更新版YOLO-Nano
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简介：
更新版YOLO-Nano是一款轻量级实时目标检测模型，在保持高效计算性能的同时，实现了更高的准确率和更小的模型尺寸，适用于资源受限设备。
YOLO-Nano 受NanoDet启发的新版YOLO-Nano。在这个项目中，您可以享受：
- YOLO-Nano的其他版本网络；
- 与PyTorch构建的YOLO-Nano不同：
- 骨干网：ShuffleNet-v2；
- 颈部：非常轻巧的FPN + PAN；
- 火车批量大小：32；
- 基础LR：1E-3；
- 最多纪元：120；
- LRstep：60、90；
- 优化器：SGD。
实验环境如下：
- Python版本: 3.6
- opencv-python, PyTorch版本: 1.1.0，CUDA版本: 10.0，cudnn版本:7.5
培训设备包括Intel i9-9940k和RTX-2080ti。
实验结果如下：
- YOLO-Nano-1.0x：
- 尺寸地图VOC07测试320 63.14
- VOC07测试416 67.23
- VOC07测试608 68.88
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