通过全面的实验证明了EfficientViT在速度和准确性之间取得了良好的平衡,并超越了现有的高效模型。 将EfficientViT引入到YoloV7中,打造实时高效的YoloV7,效果如何呢?这篇文章将告诉你答案! YoloV7 官方代码测试结果 all 229 1407 0.966 0.99 0.993 0.734 c17 229 131 0.977 0.992 0.991 0.828 c5 229 68 0.941 1...
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YOLOV7_Tiny 6.23M 2.90G 416 33.3 845.903 qps YOLOV7_CSP 37.67M 53.0G 640 51.4 137.441 qps YOLOV7_X 71.41M 95.0G 640 53.1 82.0534 qps YOLOV7_W6 70.49M 180.1G 1280 54.9 49.9841 qps YOLOV7_E6 97.33M 257.6G 1280 56.0 31.3852 qps YOLOV7_D6 133.9M 351.4G 1280 56.6 26.1346 qps YOL...
EfficientViT是一种高效视觉Transformer模型,通过夹层布局和级联组注意力提高内存效率,减少计算成本。实验表明其在速度和准确性上表现优异,并可应用于YoloV7提升其实时性能,模型更小、参数更少。
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CUDA_VISIBLE_DEVICES='1' ./coco_eval_script.py -m yolox.YOLOXTiny --use_bgr_input --nms_method hard --nms_iou_or_sigma 0.65 # >>> [COCOEvalCallback] input_shape: (416, 416), pyramid_levels: [3, 5], anchors_mode: anchor_free # YOLOR / YOLOV7 using letterbox_pad and other...