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...
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)。 2021-08-26 更新 ...
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...
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...
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...
Yolov5-Lite作为一种轻量级的目标检测模型,具有速度快、精度高的特点,非常适合在边缘设备上运行。而SORT算法则是一种简单而高效的在线实时跟踪算法,能够实现对多个目标的稳定跟踪。 一、Yolov5-Lite目标检测模型 Yolov5-Lite是Yolov5系列的一个轻量级版本,通过减少模型复杂度、优化网络结构等方式,实现了在保持较高检测...
YOLOv5-Lite通过简化网络结构和算法，使其在资源有限的设备上表现更佳。消融实验表明，YOLOv5-Lite在FLOPS更小、内存占用更低、参数更少的情况下，推理速度更快。其关键优化包括去除Focus层、避免多次使用C3 Layer、对yolov5 head进行通道剪枝，以及摘除shufflenetv2 backbone的1024 conv和5×5 pooling等。...
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...
昨天挖了个坑,那么今天的话把坑填上,只要是实现Sort算法和Yolov5-Lite的一个整合。当然先前的话,我们在Yolov3--Tiny的时候,也做了一个,不过当时的话,有几个问题没有解决。第一就是当时以中心点进行预测的,这样做的结果就是如果目标框的波动比较大的话,影响会很大,同时,当时设计是为了应对直线旋转平移这样的运...