通过改进YOLOv5,本文中YOLOv5-Lite最终实现高精度CPU、树莓派实时监测。 1 YOLOv5-Lite 1.1 Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成;检测 Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head。 Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原...
YOLOv5-Lite作为YOLOv5的轻量化版本,在保持较高检测精度的同时,极大地提升了推理速度,非常适合在资源受限的嵌入式设备上部署。 一、环境配置 1.1 树莓派设置 首先,确保你的树莓派4B已经安装了Raspbian或类似的操作系统,并连接了网络。接着,需要安装必要的依赖库,如Python、PyTorch、OpenCV等。 sudo apt-get updates...
简介: YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享)(二) 4Tengine部署YOLOv5-Lite 依照顺序调用Tengine核心API如下: 1. init_tengine 初始化Tengine,该函数在程序中只要调用一次即可。 2. create_graph 创建Tengine计算图。 3. prerun_graph 预运行,准备计算图推理所需资源...
对于focus层在一个正方形中每4个相邻像素并生成一个具有4倍通道数的featuremap类似与对上级图层进行了4次下采样操作再将结果concat到一起最主要的功能还是在不降低模型特征提取能力的前提下对模型进行降参和加速 YOLOv5-Lite树莓派实时更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C部署分享)...
YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享),1YOLOv5-Lite1、Backbone与HeadYOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shufflechannel的Shuffleblock组成;检测Head依旧用的是YOLOv5head,但用的是其简化版的YOLOv5headShuffleblo
可以在树莓派4B上跑到40FPS的行人检测算法,使用MNN加速 和INT8量化模型只有311KB 1.7万 12 9:07 App 暂时不能购买树莓派5b的三大理由 我已经申请退货了 4728 -- 8:41 App 树莓派5部署yolov8的5种不同方式推理速度对比:Pytorch、Onnx、Ncnn、tflite、OpenVINO 1995 -- 2:09 App 在树莓派5部署YOLOv5 ...
1YOLOv5-Lite 1、Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成; 检测Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原先U版的 YOLOv5 Backbone中,作者在特征提取的上层结构中采用了4次slice操作组...
前言:毕设的一部分,前段时间,在yolov5上进行一系列的消融实验,让他更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上一秒推理10帧),更易部署(摘除Focus层和四次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。
首先展示下整个部署流程,对全局有个把握,然后我再一步步具体说: 整个过程分为四大步: 本质来看,其实就是: (1)训练自己的模型(.pt/.tf_lite/.weights…) (2)使用openvino转换成IR中间模型 (3)在树莓派上下载openvino,使用IR模型执行推断 即,模型的训练和转换都是在本地进行,树莓派上只使用转换后的IR模型执行...
一到四步这些模型转化生成都在服务器上操作即可,比较快,最后的param和bin发送到树莓派使用即可。 一、下载代码和模型并转onnx 1 2 3 4 5 6 #模型在百度云盘密码pogg,模型名字是v5lite-s.pt自行更正为yolov5-lite.pt https://pan.baidu.com/share/init?surl=j0n0K1kqfv1Ouwa2QSnzCQ ...