(3)在YOLOX_s基础上采用深度可分离卷积和注意力机制来提高特征提取能力。 DA_YOLOX模型结构图 本文提出的DA_YOLOX模型,大致工作流程如上图,输入图像首先经过由AODNet组成的去雾模块得到输入图像对应的无雾特征图,然后将无雾特征图作为检测模块的输入,送入到检测模块中最终得到待检测目标的坐标和位置信息。 检测模...
YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Forked from https://ultralytics.com/yolov5 - TexasInstruments/edgeai-yolov5
精度:YOLOv4 采用了 CSPDarknet 和 PANet 两种先进的技术,提高了检测精度,特别是在检测小型物体方面有显著提升。 通用性:YOLOv4 适用于多种任务,如行人检测、车辆检测、人脸检测等,具有较高的通用性。 模块化设计:YOLOv4 中的组件可以方便地更换和扩展,便于进一步优化和适应不同场景。 缺点: 内存占用:YOLOv4 模...
更强性能:PP-YOLOE 的 s/m/l/x 全系列四个尺寸在精度及速度方面均超越其他同体量算法。更丰富灵活的配置方案:PP-YOLOE 不仅提供 4 种固定尺寸,且支持开发者灵活地定制化配置更多尺寸;全面高质量支持包括 TensorRT 和 OpenVINO 在内的加速库,还提供一键转出 ONNX 格式,可顺畅对接 ONNX 生态。更全硬件支持:...
(1)yolo会把第一次运行的路径设置为默认路径,默认路径的配置文件【/root/.config/Ultralytics/settings.yaml】 (2)训练数据的配置 【data=coco128.yaml】在ultralyutics的python库包内,可配置绝对路径 (3)错误类型提示及解决办法 2、onnxruntime-cpp方式运行YOLOV8 ...