YOLOv7-tiny算法的原理可以从多个角度来解释。 首先,YOLOv7-tiny算法采用了轻量级的模型架构,以实现在资源受限的设备上实时运行。它使用了骨干网络作为特征提取器,通常采用的是CSPDarknet53,这有助于提取图像中的特征。 其次,YOLOv7-tiny算法采用了多尺度的预测策略,通过在不同的特征图上进行目标检测,可以有效地...
目标检测是计算机视觉中的重要任务,其目标是在图像中检测和定位物体。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法之一,而YOLOv7-Tiny是其轻量级版本。本实验使用了 PyTorch 和 ONNX Runtime,通过 GPU 进行目标检测模型的推理。 实验环境 Python 和 PyTorch 版本信息 GPU 环境检查 !nvidia-smi 模型下载与导...
在VisDrone-2019和HIT-UAV两个数据集上验证,本文方法在多尺度目标检测性能方面仍优于主流模型,并且对小目标检测效果提升较大。 图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝框所示,特别是在远景中,可以直接观察到本文方法成功探测到的小物体比图3a所示...
YOLOv7-Tiny结合Bot-SORT,跟踪速度显著提升,从3.4帧/秒提高到43.4帧/秒。 Bot-SORT是一种用于多目标跟踪的算法,核心思想是结合了运动相机补偿和卡尔曼滤波器来直接输出跟踪结果,从而实现对多个目标的准确跟踪。 Bot-SORT算法的工作流程可以概括为以下几个步骤: 关键点提取、特征跟踪、变换矩阵计算、跟踪输出 MobileNe...
YOLOv7 Tiny模型作为轻量级选项,在实验中展示了其独特的性能特点。在训练期间,该模型的GPU消耗为3.79G,是四个模型中最高的。其参数大小也是最大的,为6.01M,表明模型复杂性更高。推理时间为283.4ms,总时间为284.7ms,均为模型中最高,这可能意味着在实现更复杂或更详细的功能时,计算速度有所折中。
由于YOLOv7-tiny是一个面向边缘GPU架构的模型,因此它将使用ReLU作为激活函数,对于其他模型,使用SiLU作为激活函数。 与当前检测器相比,YOLOv7模型有更高的检测精度和更少的参数量,超过目前已有的其他检测算法。作者还强调仅仅采用了COCO数据集从头训练,没有采用其他的额外数据集。 值得一提的是,作者最后在论文里也...
在构建基于YOLOv8算法的暴力行为检测系统中,对模型训练过程中的损失函数及性能指标进行深入分析是至关重要的。通过解析训练和验证过程中的损失和评价指标图,我们可以评估模型的学习进度和性能。 在我们最新的研究中,我们使用了YOLOv8算法对暴力行为进行检测,而训练过程中的损失函数和性能指标图像为我们提供了宝贵的信息。
在实际训练中,YOLOv7-tiny会根据不同的任务来调整损失函数的权重,其中背景损失函数和置信度损失函数的权重通常会较高,而分类损失函数和边界框损失函数的权重则相对较低。同时,为了提高算法的精度和速度,YOLOv7-tiny还引入了一些损失函数优化策略,如SimAM无参注意力机制,SIoU损失函数替代CIoU损失函数等。©...
网络结构方面,作者为边缘GPU、普通GPU和云GPU设计了三种模型,分别被称为YOLOv7-Tiny、YOLOv7和YOLOv7-W6。同时,还使用基本模型针对不同的服务需求进行缩放,并得到不同大小的模型。对于YOLOv7进行堆叠瓶颈缩放,并使用所提出的复合缩放方法对整个模型的深度和宽度进行缩放,此方法获得了YOLOv7-X。对于YOLOv7-W6,使...
海上舰船目标识别是海洋监测的重要一环,也是世界各海岸地带国家国土安全的重要解决方案之一.针对SAR图像舰船目标检测存在识别精度低,训练模型大等问题,提出了一种基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny海上船舶识别算法,首先,采用MobileNetV3替代原有主干网络,以降低模型的计算量和体积,实现模型轻量化.其次,引入MPDIOU算法简化计算...