YOLOv6n的优势可能来自于网络架构的改进和更有效的特征提取能力。 YOLOv7-tiny 的表现稍逊,mAP为0.860,F1-Score与YOLOv5nu持平,为0.81。作为一个轻量级的模型,YOLOv7-tiny的设计目标是在保持较快速度的同时提供合理的准确性,因此,它的性能略低也在预期之内。这可能是因为为了减少计算量,牺牲了一些准确性。 YOLO...
如数据集分布图所示,我们包含了从小型轿车(tiny car)到特种车辆(special car)等多个类别,其中中型车(mid car)和大型货车(big truck)的实例数量最多,这反映了它们在实际道路交通中的普遍性。特种车辆虽然样本量较少,但其包含在数据集中对模型的适应性和灵活性至关重要。 我们还分析了数据集中车辆的位置和尺寸分布...
因为边训边eval和单独拿权重去eval，从数据处理到评测工具都走的不是一套逻辑！
这个就是指定网络权重的路径,默认是“yolov7.pt”,官方提供了很多的版本,我们要更换的时候直接按照Model的名字更换就可以了;例如“yolov7-tiny.pt”“yolov7-e6.pt”,可以去官网下载了,下载好了直接放到根目录下就可以) 这里说一下“default”: default是默认的参数,即使我们在运行时不指定具体参数,那么系统也...
这个就是指定网络权重的路径,默认是“yolov7.pt”,官方提供了很多的版本,我们要更换的时候直接按照Model的名字更换就可以了;例如“yolov7-tiny.pt”“yolov7-e6.pt”,可以去官网下载了,下载好了直接放到根目录下就可以) 这里说一下“default”: default是默认的参数,即使我们在运行时不指定具体参数,那么系统也...
新增YOLOX目标检测模型,支持nano/tiny/s/m/l/x版本,x版本COCO val2017数据集精度51.8%。 更多版本发布 简介 PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件,内置30+模型算法及250+预训练模型,覆盖目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测等方向,其中包括服务器端和移动端高精度、轻量级产业级SOTA模型、冠军...
然后,您可以使用 detect.py 脚本对您选择的视频进行推理。您还需要从此处下载yolov7-tiny.pt和yolov7.pt预训练模型。 在这里,我们将对描述以下三种不同场景的三个视频进行推理。 第一个视频是测试 YOLOv7 物体检测模型在小而远的物体上的表现。 第二个视频有很多人描绘了一个拥挤的场景。
从YOLOv7-Tiny 模型开始,它是家族中最小的模型,参数刚刚超过 600 万。它的验证 AP 为 35.2%,击败了具有相似参数的 YOLOv4-Tiny 模型。 具有近 3700 万个参数的 YOLOv7 正常模型提供了 51.2% 的 AP,再次击败了具有更多参数的 YOLOv4 和 YOLOR 的变体。
在小模型的性能中,与YOLOv4-tiny相比,YOLOv7-Tiny减少了39%的参数量和49%的计算量,但保持相同的AP 在云GPU模型上,YOLOv7模型仍然具有更高的AP,同时减少了19%的参数量和33%的计算量 将所提出的方法与通用GPU上或边缘GPU上最先进的的目标检测器进行了比较,结果如下表所示: ...
在这一指标上,YOLOv8n以0.45的mAP值明显领先于其他三个算法,显示出它在目标检测任务上的强大性能。YOLOv5nu以0.386的mAP紧随其后,而YOLOv6n和YOLOv7-tiny的mAP分别为0.374和0.368,表明这三个算法在精确度上的差异不大,但都低于YOLOv8n。 F1-Score是另一个重要的度量指标,它结合了模型的精确率和召回率,是...