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...
对yolov5 head进行通道剪枝,剪枝细则参考G1 摘除shufflenetv2 backbone的1024 conv 和 5×5 pooling 这是为imagenet打榜而设计的模块,在实际业务场景并没有这么多类的情况下,可以适当摘除,精度不会有太大影响,但对于速度是个大提升,在消融实验中也证实了这点。 4Tengine部署YOLOv5-Lite 依照顺序调用Tengine核心API...
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...
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)。
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...
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...
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在资源受限的树莓派上，YOLOv5-Lite的性能表现优于原版YOLOv5s，使其成为工业落地的理想选择。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...
本项目是参加PaddlePaddle Hackathon第二期活动的任务, 在此分享将yolov5模型部署在手机端上的一些实践记录和踩坑经历。 任务目标: 参考ssd_mobilnetv1目标检测的 Android demo,使用 yolo_v5 模型在安卓手机上完成 demo 开发,输入为摄像头实时视频流,输出为包含检测框的视频流;在界面上添加一个 backend 选择开关,用...