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轻量级 YOLOV5-ti-lite 目标检测模型

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简介：
简介：YOLOV5-ti-lite是一款轻量级的目标检测模型，基于YOLOv5架构优化而成，适用于资源受限的设备，提供高效准确的目标识别能力。 YOLOV5-ti-lite 是一个基于 Ultralytics YOLOv5 的目标检测模型版本，专为边缘设备高效部署设计。与之前的 YOLOv3 相比，主要改进包括： - 使用 Darknet-csp 骨干网络代替传统的 Darknet 网络，减少了 30% 的复杂度。 - 引入 PANet 特征提取器替代 FPN。 - 应用了更先进的边界框解码技术。 - 利用遗传算法优化锚点选择过程。 - 实施了多种增强技术，如马赛克数据增强。 YOLOV5-ti-lite 从 YOLOv5 中继承了一个焦点层作为网络的第一层。这一设计减少了模型的复杂性和训练时间（降低了约7%和15%）。然而，由于切片操作在嵌入式设备上不友好，我们在新版本中将其替换为轻量级卷积层。 总的来说，YOLOV5-ti-lite 是从 YOLOv3 到 YOLOv5 再到当前版本的一系列优化结果。

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  • 轻量级 YOLOV5-ti-lite 目标检测模型
    优质
    简介：YOLOV5-ti-lite是一款轻量级的目标检测模型，基于YOLOv5架构优化而成，适用于资源受限的设备，提供高效准确的目标识别能力。 YOLOV5-ti-lite 是一个基于 Ultralytics YOLOv5 的目标检测模型版本，专为边缘设备高效部署设计。与之前的 YOLOv3 相比，主要改进包括： - 使用 Darknet-csp 骨干网络代替传统的 Darknet 网络，减少了 30% 的复杂度。 - 引入 PANet 特征提取器替代 FPN。 - 应用了更先进的边界框解码技术。 - 利用遗传算法优化锚点选择过程。 - 实施了多种增强技术，如马赛克数据增强。 YOLOV5-ti-lite 从 YOLOv5 中继承了一个焦点层作为网络的第一层。这一设计减少了模型的复杂性和训练时间（降低了约7%和15%）。然而，由于切片操作在嵌入式设备上不友好，我们在新版本中将其替换为轻量级卷积层。 总的来说，YOLOV5-ti-lite 是从 YOLOv3 到 YOLOv5 再到当前版本的一系列优化结果。
     
  • YOLOv5目标检测模型
    优质
    简介：YOLOv5是一款高效的实时目标检测算法，基于深度学习，在多种数据集上表现出色，适用于快速、准确地识别图像中的物体。 YOLOv5是一种目标检测模型，在计算机视觉领域应用广泛。它以速度快、精度高著称，适用于多种场景下的实时物体识别任务。
     
  • 轻量级人脸检测的ONNX模型
    优质
    本作品介绍了一种轻量级的人脸检测ONNX模型，适用于资源受限的设备。该模型在保持高精度的同时减少了计算需求和存储占用。 ONNX：轻量级人脸检测模型
     
  • YOLOv5目标检测模型与数据集
    优质
    简介：本文探讨了基于YOLOv5的目标检测模型及其应用的数据集，分析其架构特点和性能优势。 本资源提供了YOLOv5目标检测模型的最新版本及其相应的训练数据集。作为一种在计算机视觉领域非常受欢迎的目标检测算法，YOLOv5因其高效性和准确性而在众多应用中表现出色。通过使用此资源，您可以快速部署并运行YOLOv5模型，并对图像或视频进行有效的目标识别。 具体来说，本资源包括以下内容： - YOLOv5的最新训练权重：可以直接用于执行各种目标检测任务。 - 训练数据集：包含多场景下的丰富实例图片的数据集合，有助于提高模型性能和泛化能力。 - 配置文件：包含了YOLOv5架构的具体设置信息及参数说明。 - 使用指南与代码示例：提供了详细的加载、配置以及使用指导。 利用这些资源，你将能够构建一个高效的目标检测系统，并应用于如安全监控、自动驾驶汽车开发或智能制造等不同领域。无论是专业研究人员还是初学者，都可以通过本套材料获得宝贵的学习机会和实践经验。 此外，该资源具有以下特点： - 高准确性：模型在多个数据集上均表现出色的识别能力。 - 快速推理速度：由于采用了高效的算法设计及优化策略，在处理实时视频流时能够提供快速响应。 - 用户友好性：为用户提供了简洁明了的操作指南和支持材料。
     
  • 基于Yolov5的行人多目标检测模型
    优质
    本研究提出了一种基于Yolov5的行人多目标检测模型，旨在提升复杂场景下行人的识别精度与效率。通过优化网络结构和训练策略，该模型在多个公开数据集上取得了优异的表现。 Yolov5 是一个用于行人多目标检测的模型。它基于旷视科技提出的 Crowdhuman 数据集进行训练，该数据集专门针对复杂场景下的行人检测任务。在训练过程中，采用了 300 个 epoch 的设置。
     
  • 轻量级YOLOv5预训练模型权重文件
    优质
    本资源提供了一个轻量级的YOLOv5预训练模型权重文件，适用于需要快速目标检测的应用场景，能够有效降低计算成本并保持高效性能。 YOLOv5-lite预训练权重文件包括V5lite-e.pt、V5lite-s.pt、V5lite-g.pt以及V5lite-c.pt。这些是用于YOLOv5-lite模型的预训练权重文件，适用于不同的应用场景需求。
     
  • 基于树莓派4B的轻量化YOLOv5目标检测资源包
    优质
    本资源包为树莓派4B设计，提供轻量级YOLOv5目标检测方案，适用于嵌入式系统的小型化、低功耗应用需求。 基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测移植与部署资源包，搭配本人树莓派4B镜像版本使用效果更佳！积分不够的朋友可以关注我，无偿提供资源。
     
  • Opencv部署：YOLOv5目标检测与C++模型集成
    优质
    本文介绍如何在OpenCV中部署YOLOv5进行目标检测，并将其成功整合到C++项目中的详细步骤和技巧。 由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下以提高算法速度和稳定性。本段落主要讲述如何在Windows 10操作系统下使用Visual Studio工程通过OpenCV部署Yolov5模型的具体步骤： 1. 在Python环境中利用export.py脚本导出.onnx格式的模型文件。 2. 在C++环境下，借助OpenCV库中的DNN模块进行模型导入和调用。 完成上述操作后，在CPU上运行时可以实现检测功能（注意：当前未使用任何加速手段）。本段落特别适合刚开始转向C++开发环境的算法初学者。
     
  • Yolo-Fastest：将Yolo通用目标检测模型与EfficientNet-lite结合，计算量仅230Mflops
    优质
    简介：Yolo-Fastest是将YOLO算法与EfficientNet-Lite相结合的一种快速目标检测方法，其计算复杂度仅为230MFLOPS，在保证效率的同时提供优秀的实时性。 Yolo-Fastest 是一种简单、快速且紧凑的实时目标检测算法，在所有平台上的移植性都很强，并基于 YOLO 构建了已知最轻量级的目标检测模型之一，特别针对 ARM 移动终端进行了优化设计。经过精心调优以支持 NCNN 推理框架，该模型能够在 RK3399、Raspberry Pi 4b 等嵌入式设备上实现完整的实时性能（超过30fps）。相比同类算法，它的推理速度提升了约45%，参数量减少了大约56%。 2021年3月16日：修复了分组卷积在某些旧架构GPU上的推断耗时问题。例如，在 GTX 1050ti 上的性能从原来的40ms 提升到了仅需4ms，速度提高了十倍。 2021年9月12日：更新NCNN相机演示版本。参考AlexeyAB/darknet仓库中的修复工作，解决了分组卷积在一些旧架构GPU上的推理耗时问题（例如 GTX 1050ti 上的性能从40ms 提升到了仅需4ms）。强烈建议使用此仓库中训练模型以获得更好的效果。 相较于 AlexeyAB / darknet 版本中的 Darknet，该版本解决了分组卷积在旧架构 GPU 中推理耗时过长的问题。