原文:NanoDet:这是个小于4M超轻量目标检测模型

摘要:NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor free 目标检测模型。 前言 YOLO SSD Fast R CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高,但是这些模型比较大,不太适合移植到移动端或嵌入式设备 轻量级模型 NanoDet m,对单阶段检测模型三大模块 Head Neck Backbone 进行轻量化,目标加检测速度很快 模型文件大小仅几兆 小于 M 。 Na ...

2021-01-20 11:53 0 511 推荐指数:

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目标检测模型评估(mAP)

我们主要是对VOC数据集格式进行计算mAP,对官方的代码进行了一些改动 改动: 1 增加没有目标的样本的检测,意思是图像没有目标,但是如果模型给了检测结果那么就是误报,虚警    2 对于IOU的改动,我们的目标时小目标,但是预测框可能偏大但是还时包围了物体,所以我们认为时TP但是在计算时 ...

Sat Sep 01 04:43:00 CST 2018 3 4646
目标检测历年最佳模型

目标检测的研究过程中,深度学习一直占居着主要的位置。通过搭建不同的网络模型,对当前两大主流开源数据集PASCALVOC和IMAGENET进行测试并评估,已然成了一种新风向。 作为计算机视觉三大顶会:CVPR,ICCV,ECCV,每年都会有该方向的最新成果。 接下来汇总一下 ...

Mon Nov 25 18:39:00 CST 2019 0 539
目标检测——yolov4模型搭建

yolov4的网络模型主要分为4个部分 1. 主干特征提取网络,CSPDarkent53 相比 yolov3的Darknet53, yolov4的CSPDarknet53网络有如下特点 1.1 Msih激活函数 Mish激活函数在输入是负值的时候并不是完全截断,允许负梯度的流入 ...

Tue Dec 08 07:12:00 CST 2020 0 1135
目标检测模型评价指标IoU、mAP

@ 目录 一、IOU 二、mAP 2.1 简介 2.2 计算方法 三、模型速度 一、IOU 交并比loU(intersection-over-union) 二、mAP 2.1 简介 mAP(mean average ...

Wed Jun 24 18:46:00 CST 2020 0 1172
使用GluonCV运行目标检测模型

GluonCV是分布式机器学习社区(DMLC)发布的深度学习计算机视觉工具箱,提供了计算机视觉顶级的算法实现与基本运算(另一个是自然语言处理工具箱GluonNLP). GluonCV简单易用,有很多训练好的模型,通过一行代码就可以下载使用,非常方便. 由于GluonCV是基于MXNet ...

Mon May 25 23:38:00 CST 2020 0 688
YOLOv5目标检测模型详解

YOLO(You Only Look Once!)系列是非常经典的目标检测算法,可以完成多尺度、多目标检测任务,并且相比于两阶段的检测方法更加的高效。因此,本篇文章对新开源的YOLOv5目标检测模型进行详细的介绍。 1 YOLOv5模型结构 YOLOv5模型结构如下图所示。 从上图可以看出 ...

Sun Jan 23 23:34:00 CST 2022 0 3604
高斯混合背景模型运动目标检测

在运动目标的前景检测中,GMM的目标是实现对视频帧中的像素进行前景/背景的二分类。通过统计视频图像中各个点的像素值获取背景模型,最后利用背景减除的思想提取出运动目标。 步骤 GMM假设在摄像机固定的场景下,在一段足够长的时间区间内,背景目标出现的概率要远高于前景目标。利用监控视频的这一特点 ...

Wed Nov 20 03:05:00 CST 2019 0 632
 
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