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需要的数据集格式为YOLO格式,包含图片和对应的标签文件(.txt)。每个标签文件包含目标框的类别、中心点坐标、宽度和高度。 2.1 数据集转换 如果你的数据集不是YOLO格式,你需要进行转换。这里以COCO数据集为例,可以使用提供的脚本或工具将COCO格式转换为YOLO格式。 2.2 数据集配置 在YOLOv5-Lite的data目录...
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...
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)。
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(三) 5TensorRT部署 5.1 目标检测常见的落地形式 1、TensorRT是什么 TensorRT是推理优化器,能对训练好的模型进行优化。可以理解为只有前向传播的深度学习框架,这个框架可以将Caffe,TensorFlow的网络模型解析,然后与TensorRT中对应的层...
yolov5s模型 转tflite 部署在android yolov5加载模型 下载并运行YOLOV5检测模型,检测图片、视频,并用自己的训练集训练 1、首先,到github上下载YOLOV5包,下载地址为https://github.com/ultralytics/yolov5 在code的下拉箭头中,点击Download ZIP,即可进行下载2、下载好之后,解压,用pycharm打开...
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总结而言，YOLOv5-Lite通过简化网络结构和优化算法，实现了模型的轻量化、加速和易于部署，使其在资源有限的设备上能够实现高效、快速的物体检测。该模型在多种应用场景中展现出良好的性能，尤其是在处理少样本数据集时，其鲁棒性得到了验证。未来，项目团队将继续进行迭代优化，以满足不同场景下的需求，...
在4B上部署成功过yolov5s，但是效果不是很好，检测一直图片大概要10～20s左右，可能lite会快一点，部署...