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...
参数数量(params):关系到模型大小,单位通常是M,通常参数用float32表示,所以模型大小是参数数量的4倍。 计算量(FLOPs):即浮点运算数,可以用来衡量算法/模型的复杂度,这关系到算法速度,大模型的单位通常为G,小模型单位通常为M;通常只考虑乘加操作的数量,而且只考虑Conv和FC等参数层的计算量,忽略BN和PReLU等,一般情...
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
简介:本文介绍了在树莓派4B上实现YOLOv5-Lite目标检测的完整流程,包括环境配置、数据集准备、模型训练、模型转换及部署。通过引入百度智能云文心快码(Comate),开发者可以更加高效地编写和调试代码,加速开发过程。YOLOv5-Lite作为轻量级模型,非常适合在资源受限的嵌入式设备上部署。
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)...
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...
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)。
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)。