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...
// 推理整个文件夹的文件bool YOLOv5::InferenceFolder(const std::string &folder_name) {// 读取文件夹下面的文件,并返回为一个 string vector 迭代器std::vector<std::string> sample_images = readFolder(folder_name);//get contextassert(engine != nullptr);// 创建上下文,创建一些空间来存储中间值。...
训练时，优化函数和损失函数的选择也有所调整，以适应不同规模的数据集。至于部署，TensorRT被用于模型优化和C++推理，部署流程包括ONNX转换为TensorRT Engine，后处理和NMS等步骤。通过这些改动，YOLOv5 Lite为用户提供了在资源受限设备上实现高效目标检测的完整解决方案。
1、下载开源数据集 2、配置训练参数 3、开始训练 4、测试模型 1、下载开源数据集 这里选择的是Computer Vision Datasets 点击Download 选项后,将Format勾选为 YOLO v5 PyTorch 后下载。我这里测试使用的是Synthetic Fruit.v1-raw.yolo...
本课程讲解YOLOv10的论文、网络架构等原理并解析关键代码,并进行训练自己数据集的项目实战。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv10训练自己的数据集,完成一个多目标检测实战项目,可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。 本课程分别在Windows、Ubuntu和阿里云免费GPU算力平台上做手把手的项目操作...
简介:YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有(一) 1输入端方法 1、Mosaic数据增强 YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的...
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)。
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)。
YOLOv5 Lite在YOLOv在5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切割通道,320input_size至少在树莓派4B推理速度可达10 FPS),更容易部署(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)。
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)。