[ Lightweight tomato real-time detection method based on improved yolo and mobile deployment] 用MobileNetV3替换YOLOv5的Backbone网络,并通过基于通道的剪枝来剪枝neck网络。 在对YOLOv5进行剪枝的研究中,将近85%采用基于通道的剪枝方法,其余与其他结构化和非结构化粒度有关。主要用于剪枝的显著性准则是BNSF稀疏训练...
它是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究,其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。 MobileOne MobileOne是一种神经网络骨干,专为移动设备设计,可在iPhone12上实现1毫秒以下的推理时间,并在ImageNet上实现75.9%的top-1准确率。它...
我们证明MobileOne达到了最先进的水平 高效架构中的性能,同时在可移动的我们最好的模型在ImageNet上获得了与Mobile相似的性能前者比后者快38倍。我们的模型获得2.3%的前1精度 在ImageNet上比在EfficientNet上具有相似的延迟。此外,我们还表明该模型适用于多种任务——图像分类、对象检测和 语义分割在延迟和准确性方面与...
yolov5 pytorch mobile 模型 yolo模型使用 主要参考了此链接,对此博主表示感谢~!! 但其中有一些不同之处,在这里从头到尾走一遍流程 二、快速使用 1、下载yolov3代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 ,并解压缩之后用pycharm打开。 2、下载权重:https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights并将权...
MOBILE robotsIDENTIFICATIONThe identification of interface elements is the first step in mobile application automated testing and the key to smooth testing. However, existing object detection algorithms have a low accuracy rate, and some tiny elements are missed in the recognition of graphical ...
MobileViTv2旨在结合卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的优势，以高效性能、减少模型参数和降低延迟为目标，特别为移动设备设计。该模型创新地引入了MobileViT Block和多尺度训练方法，显著提升了在多个视觉任务上的性能。欢迎订阅专栏，每周更新最新机制，获取改进文件和加入交流群。MobileViTv2论文《...
My main goal with this release is to introduce super simple YOLOv5 classification workflows just like our existing object detection models. The new v6.2 YOLOv5-cls models below are just a start, we will continue to improve these going forward together with our existing detection models. We'd ...
其中一种小规模变体在iPhone 14上以仅0.8毫秒的延迟实现了78.5%的ImageNet-1K准确率,比MobileViT-v2更准确且快两倍,可用于分类、检测和分割等视觉应用。与EfficientFormer-L1相比,SwiftFormer-L1在准确率方面绝对增加了1.7%,同时保持相同的延迟,且不需要任何神经架构搜索。 AI浩 2024/10/22 1240 YOLOv5模型部署...
mobilev2-yolo3是验证github上keras版本 在此项目中的表现,忽略一些不同的超参选择,mAP在一个点之内是可以接受的。不过mobilev2-yolo3的参数量和计算量还是太大了(主要是head的branch),于是用yolo5的head构建了mobilev2-yolo5l和mobilev2-yolo5s。可以看出随着参数量和计算量的下降,mAP也是在非线性下降。 PS....
论文题目:《Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design》 论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.02907 代码实现:https://github.com/Andrew- Qibin/CoordAttention 1.1 SE和CBAM方法的不足 SE(Squeeze-and-Excitation):SE注意力机制在编码过程中只考虑编码通道间信息而忽略了位置信息的重要性 ...