yolo-fastestv2

超轻量级目标检测模型Yolo-FastestV2基于自建数据集【手写汉字检测】构建模型训练、推理完整流程超详细教程

最近因为在对比不同的模型，所以早期用到的模型我陆陆续续都在自己的数据集上面调试，在前面写一篇轻量级模型的的时候萌生了将自己完整的操作流程以第一人称视角很详细地记录下来，形成教程，这样后面自己有需要的时候可以翻来看看，另外也希望帮到有同样需要的人。闲话不多说，进入正文，yolo-fastest系列一共更新了又两个大的版本，不同的版本里面有几个不同的tag也就是作者的稳定发布版本，作者都是dog-qi
Together_CZ·2023-07-14 16:34

Yolo-fastestv2训练自己的数据集记录

Yolo-fastestv2训练自己的数据集记录第一节：代码来源本机环境：ubuntu20，cuda,cudnn,pytorch==1.11.0代码来源：https://github.com/dog-qiuqiu
小俊俊的博客·2023-04-12 00:53

极验图标识别-推理速度的优化(10ms)

也不懂，也没gpu环境，只能从cpu推理越快越好，业务角度出发，找一个成品的网络，推理速度在自己的接受范围就好，从yolox(.pth/100ms)–>yolox(.onnx/30ms)，再到目前使用的yolo-fastestv2
怪咖果冻·2022-12-24 10:12

yolo-fastest模型

两个关于yolo-fastest的资料https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
生命不止，学习不息·2022-11-24 01:16

Ubuntu 安装Yolo-FastestV2 的一般流程(5),部署ncnn工程.

在前面,我们已经把准备工作都完成了,接下来,我们正式来部署ncnn工程.第一,安装与编译ncnn工程.我们打开终端,输入以下命令:gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn.gitcdncnnmkdirbuild&&cdbuildcmake../make&&makeinstall完成上面的命令,你会得到在ncnn中你建好的build文件夹.第二,我们下载好Yol
蒼花星河·2022-11-23 01:17

yolo-fastestv2小白全流程使用指南

搭建环境1，安装anaconda和pycharm所需软件工具：anacondapycharmcudaAnaconda是一个管理用于python开发的包含不同库的虚拟环境的平台，可以高效的管理和创建适用于多个不同项目的projectinterpreter。安装完成自带一个根环境，路径在conda的安装目录下。进入后可以在环境管理页面创建新环境，新环境的路径在安装目录下的envs中存储，在pychar
不知源·2022-11-23 01:16

Ubuntu安装Yolo-FastestV2 的一般流程(1)-部署训练的云平台.

大家好,我最近想在树莓派安装Yolo-FastestV2,但苦于最近树莓派价格大涨,所以只能用vm模拟Ubuntu来模拟部署一遍试一试.为什么要部署一个训练的云平台,答案很简单,我电脑太垃圾.这边使用的阿里云
蒼花星河·2022-11-23 01:16

Ubuntu 安装Yolo-FastestV2 的一般流程(3),将实施检测与转化为别的模型.

在上面,我们找到一个最大的训练模型,我们从云平台中将他下载下来.将他放到yolo-FastestV2的源码文件夹中.我的话是放到了weights中了.接着,我们打开test.py文件.找到下面对应的代码
蒼花星河·2022-11-23 01:16

Yolo-FastestV2必读

weights文件夹：onnx中文件命名规则：日期mos版本.bin日期mos版本.parampytorch中文件命名规则：pth文件日期weight.pth日期当日最终可用pth，一般为对应日期weight文件夹中coco-290-epoch-apap-model.pth文件夹:日期weight文件夹为当日训练迭代权重文件pth，命名规则：coco-迭代次数-epoch-apap-model.p
风里等你Lxx·2022-11-23 01:46

YOLO-Fastestv2--训练自己的数据集

YOLO-Fastestv2介绍YOLO-Fastestv2：简单、快速、紧凑、易于移植；资源占用少，单核性能出色，功耗更低；更快更小：以0.3%的精度损失换取推理速度提高30%，参数量减少25%；训练速度快
L...P·2022-11-23 01:45

Yolo-FastestV2 训练自己的数据集

根据原作者源码及说明实践后总结操作环境Ubuntu18.02+cuda11.1+pytorch1.9.0作者源码下载：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2
就小天使啊�·2022-11-23 01:15

Yolo-FastestV2:更快，更轻，移动端可达300FPS，参数量仅250k

贴图先和yolo-fastest-1.1对比下:是的，这次我没有优化精度，这次优化的是速度，毕竟追求的是fastest..，不过，用0.3%的精度损失换取30%推理速度的提升以及25%的参数量的减少，至少我觉得还是挺值，与其说追求的速度，其实更加注重的是算法效果与推理效率的性价比。先说说Yolo-Fastest的初衷吧，其实早期轻量的目标检测大家多是用的Mobilenet-SSD，其实在实际测试中
cat-duoduo·2022-11-23 01:13

深度学习-yolo-fastestV2使用自己的数据集训练自己的模型

前言虽然说yolo-fastestV2在coco数据集上map只达到了24.1，但是应付一些类别少的问题还是可以的。主要是这个速度是真的香！简单来说就是一个快到飞起的模型。
追天一方·2022-11-23 01:13

yolo-fastestv2 训练部署流程

训练1.数据集准备yolofastest,darknetyolo3相同,需要设置.name,.datatrain.txt格式:/home/qiuqiu/Desktop/dataset/train/000001.jpglabel.txt格式:110.3441926345610.6110.4164305949010.2622.anchor聚类结果保存在anchors6.txtpythongenanch
索隆啊·2022-11-23 01:41

yolo-fastestv2部署 视频 检测

小白部署学习记录整理下文件依赖思路:yolo-fastestv2.h只做声明，声明了TargetBox和yoloFastestv2类,编译后不产生代码;yolo-fastestv2.cpp进行代码实现TargetBox用在yolo-fastestv2
索隆啊·2022-11-23 01:41

Yolo-FastestV2 移动端可达300FPS，参数量仅250k

对比Yolo-Fastest：最强轻量级目标检测yolofastest_jacke121的专栏-CSDN博客精度对比：NetworkCOCOmAP(0.5)ResolutionRunTime(4xCore)RunTime(1xCore)FLOPs(G)Params(M)Yolo-FastestV224.10%352X3523.29ms5.37ms0.2120.25MYolo-FastestV1.1
AI视觉网奇·2022-11-23 01:10

Yolo-FastestV2：更快更轻

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢）基于Yolo改进的轻量级目标检测算法，参数仅为250k，智能手机可以达到300fps。YoloFastest专注于单核、实时推理性能和实时条件下的低CPU使用率。它不仅可以在手机上实现实时性能，还可以在RK3399、树莓派Pi4和各种Cortex-A53上实现，同时保持低成本。功耗设备满足某些实时
元宇宙MetaAI·2022-11-23 01:09

Yolo-FastestV2调用例子

yolo-fastestv2.h#ifndefNCNN_H_#defineNCNN_H_#include"net.h"#include#includeclassTargetBox{private:floatgetWidth(){return(x2-x1);};floatgetHeight(){return(y2-y1);};public:intx1;inty1;intx2;inty2;intcat
微笑 ❶·2022-11-23 01:08

Yolo-FastestV2在树莓派4B上的MNN移植记录

致谢Yolo-FastestV2https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/，非常感谢作者的分享！
weixin_39266208·2022-11-22 12:43

YOLO-FastestV2：更快，更轻！移动端高达300 FPS！参数量仅250k

qiuqiuqiu|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/400474142YOLO-FastestV2项目链接：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2
Amusi（CVer）·2021-08-20 12:00

Yolo-FastestV2:更快，更轻，移动端可达300FPS，参数量仅250k

贴图先和yolo-fastest-1.1对比下:是的，这次我没有优化精度，这次优化的是速度，毕竟追求的是fastest..，不过，用0.3%的精度损失换取30%推理速度的提升以及25%的参数量的减少，至少我觉得还是挺值，与其说追求的速度，其实更加注重的是算法效果与推理效率的性价比。先说说Yolo-Fastest的初衷吧，其实早期轻量的目标检测大家多是用的Mobilenet-SSD，其实在实际测试中
·2021-08-19 10:58
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