YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(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上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。 1输入端方法 1、Mosa...
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操作组成了Focus层 YOL...
但是在YOLOv5 V6.0中,作者经过试验后,结论就是使用卷积替代Focus获得了更好的性能,且没有之前的一些局限性和副作用,因此此后的迭代中YOLO v5均去除了Focus操作。 YOLOv5 Lite也在此之前也不约而同的选择了摘除Focus层,避免多次采用slice操作,对于的芯片,特别是不含GPU、NPU加速的芯片,频繁的slice操作只会让缓存占...
YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(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上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。 1输入端方法 1、Mosa...
1YOLOv5-Lite1、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操作组成...
YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(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上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。
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)。
记录一下学习经历,先从yolov5开始探索训练和检测的基本流程,然后尝试使用更精简的yolov5-lite。 Yolov5 1.环境配置 Anaconda: 简单来说,Anaconda和Python之间的关系就像是一个加强版的套装和它的基本组件的关系。Python是一种编程语言,而Anaconda则是一个包含了Python、多个常用数据科学和机器学习库以及一个名为conda...
而YOLOv5Lite也不例外的使用了FPN+PAN的结构,但是Lite对yolov5head进行通道剪枝,剪枝细则参考了ShuffleNetv2的设计准则,同时改进了YOLOv4中的FPN+PAN的结构,具体就是: 这样结合操作,FPN层自顶向下传达强语义特征(High-Level特征),而特征金字塔则自底向上传达强定位特征(Low-Level特征),两两联手,从不同的主干层对不...
Yolov5-Lite,更轻更快易于部署的网络。 一、YOLOV5-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: ...