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华为Gold-YOLO.pdf

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简介:
《华为Gold-YOLO》介绍了华为研发的一种高效目标检测算法,结合了模型剪枝和量化技术,旨在减少计算资源消耗并提高移动设备上的实时处理能力。 本段落介绍了一种由华为Noahs Ark Lab开发的目标检测模型——Gold-YOLO。该模型旨在解决现有目标检测器在多尺度特征融合方面的问题,并通过引入Gather-and-Distribute(GD)机制来提高性能。 在过去几年中,YOLO系列已经成为实时目标检测领域的主导技术,研究者们不断尝试改进其基础架构、数据增强和损失函数设计以提升表现。尽管如此,现有模型仍然面临信息融合的挑战,即便采用了特征金字塔网络(FPN)与路径聚合网络(PANet),这些问题依旧存在。为此,本项目提出了一个先进的Gather-and-Distribute机制,利用卷积操作及自注意力技术来优化多尺度特征整合能力,并在性能和延迟之间找到了最佳平衡点。 此外,这项研究还首次将MAE风格的预训练方法应用于YOLO系列模型中,使它们能够从无监督学习中获益。Gold-YOLO-N版本在COCO val2017数据集上达到了39.9%的平均精度(AP),并且在T4 GPU设备上的运行速度为每秒处理1030帧图像,优于现有的最先进模型YOLOv6-3.0-N。 Gold-YOLO的成功标志着目标检测领域的新进展,特别是在边缘计算环境中的高性能低延迟应用方面展现出巨大潜力。

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    《华为Gold-YOLO》介绍了华为研发的一种高效目标检测算法,结合了模型剪枝和量化技术,旨在减少计算资源消耗并提高移动设备上的实时处理能力。 本段落介绍了一种由华为Noahs Ark Lab开发的目标检测模型——Gold-YOLO。该模型旨在解决现有目标检测器在多尺度特征融合方面的问题,并通过引入Gather-and-Distribute(GD)机制来提高性能。 在过去几年中,YOLO系列已经成为实时目标检测领域的主导技术,研究者们不断尝试改进其基础架构、数据增强和损失函数设计以提升表现。尽管如此,现有模型仍然面临信息融合的挑战,即便采用了特征金字塔网络(FPN)与路径聚合网络(PANet),这些问题依旧存在。为此,本项目提出了一个先进的Gather-and-Distribute机制,利用卷积操作及自注意力技术来优化多尺度特征整合能力,并在性能和延迟之间找到了最佳平衡点。 此外,这项研究还首次将MAE风格的预训练方法应用于YOLO系列模型中,使它们能够从无监督学习中获益。Gold-YOLO-N版本在COCO val2017数据集上达到了39.9%的平均精度(AP),并且在T4 GPU设备上的运行速度为每秒处理1030帧图像,优于现有的最先进模型YOLOv6-3.0-N。 Gold-YOLO的成功标志着目标检测领域的新进展,特别是在边缘计算环境中的高性能低延迟应用方面展现出巨大潜力。
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    《零基础学习YOLO》是一份专为计算机视觉初学者设计的学习资料,详细介绍了如何从头开始掌握YOLO目标检测算法。通过这份PDF文档,读者可以系统地了解YOLO的工作原理,并动手实践其应用开发。 《从零开始学习YOLO》这份资料适合那些希望了解并掌握YOLO(You Only Look Once)目标检测算法的读者。文档内容涵盖了YOLO的基本概念、安装环境配置以及如何使用该框架进行实际的目标识别任务,旨在帮助初学者快速上手,并深入理解其工作原理和应用场景。
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