量化校准(calibration)测试使用 4 个 batch 的数据,敏感度计算用 1 个 batch,batch 大小设置为 32。 测试时,每次只对一层进行量化,获取该层的激活数据后计算敏感度数值,代表了该层的量化敏感度。作为对比,我们可以直接计算网络在 COCO val 数据集上的 mAP,使用检测精度作为该层的量化敏感度,即检测精度越高,该...
量化校准(calibration)测试使用 4 个 batch 的数据,敏感度计算用 1 个 batch,batch 大小设置为 32。 测试时,每次只对一层进行量化,获取该层的激活数据后计算敏感度数值,代表了该层的量化敏感度。作为对比,我们可以直接计算网络在 COCO val 数据集上的 mAP,使用检测精度作为该层的量化敏感度,即检测精度越高,该...
1)YOLOv6 网络,更多是从工业界角度优化YOLO系列的目标检测。 2)重点关注网络结构设计、激活函数和损失函数,以及在落地和部署方面工作内容。 3)BoF和BoS都做怎么样工作,来平衡mAP和FPS指标。如下图,YOLO系列对比图。 对比 YOLOv6-N 在 NVIDIA Tesla T4 GPU 上以 1234 FPS 速度在 COCO 数据集上达到 35.9% 的...
EfficientRep 在关键点检测任务中 | GFLOPs从9.6降低至8.5, mAP50从0.921下降至0.912,mAP50-95从0.697提升至0.779
部分量化精度如下表 3 所示,可以看到:mAP 方法取得了最好的效果,能够有效代表 YOLOv6 敏感度分析结果。但由于 mAP 方法需要频繁地计算验证集精度,耗时太久且容易过拟合验证集,因此在实际项目中为了追求效率,我们建议使用 MSE 方法。 表3 使用不同量化敏感指标得到的 Top-6 敏感层及部分量化精度对比 ...
作者对一些密集的预测任务进行了实验,包括语义分割和目标检测。实验表明提出的方法大大优于最先进的蒸馏方法,并且在训练期间需要更少的计算成本。特别是,在 COCO 数据集上的 mAP 中将 RetinaNet 检测器(ResNet50 主干)提高了 3.4%,在 Cityscapes 数据集上的 mIoU 中将 PSPNet(ResNet18 主干)提高了 5.81%。
该系统采用了强大的YOLOv8算法,并对YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5进行了性能对比,分析了不同模型的mAP、F1 Score等关键性能指标。文章深入阐述了YOLOv8算法的原理,提供了相应的Python代码和训练数据集,并集成了一个基于PySide6的用户友好UI界面。该系统能够精准地检测和识别木材表面的各种缺陷,如裂纹、结疤、虫孔等,支持...
该系统采用了当前的YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,对其进行了性能对比,包括mAP、F1 Score等关键指标。文中详尽阐述了YOLOv8的工作原理,并附上了相关的Python实现代码和训练用数据集,同时整合了一个基于PySide6的图形用户界面。 该系统能够准确地识别和区分不同的稻田虫害类型,支持通过图片、图片集、视频文件...
作者对一些密集的预测任务进行了实验,包括语义分割和目标检测。实验表明提出的方法大大优于最先进的蒸馏方法,并且在训练期间需要更少的计算成本。特别是,在 COCO 数据集上的 mAP 中将 RetinaNet 检测器(ResNet50 主干)提高了 3.4%,在 Cityscapes 数据集上的 mIoU 中将 PSPNet(ResNet18 主干)提高了 5.81%。
1 算法名和相关链接 YOLOV6 论文: 无 官方技术博客地址:https://tech.meituan.com/2022/06/23/yolov6-a-fast-and-accurate-target-detection-framework-is-opening-source.html 官方开源地址:https://github.com/meituan/YOLOv6 2 算法核心创新点概述 ...