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FastestDet 是一个专为计算资源紧张的 ARM 平台设计的轻量级目标检测算法框架。它在速度和参数量上均优于现有的轻量级目标检测算法，如 yolov5n、yolox-nano 和 nanoDet 等。FastestDet 的核心目标是为树莓派、RK3399 和 RK3568 等设备提供高效的实时目标检测解决方案，同时在低功耗条件下保持良好的推理性能。
FastestDet 具有以下几个关键特性：
单轻量化检测头
通过优化网络结构，简化后处理流程，提升算法运行效率。检测头采用类似 Inception 的 5x5 分组卷积结构，旨在融合不同感知野的特征，适应不同尺度物体的检测需求。Anchor-Free
不依赖先验宽高范围，直接回归目标框的宽高比例。相比传统的 anchor-based 算法，Anchor-Free 减少了后处理复杂度，并提高了推理速度。跨网格多候选目标
引用 yolov5 的方法，不仅考虑目标中心点所在网格，还包括附近三个网格作为候选框，增加正样本数量，提升训练效率。动态正负样本分配
基于 ATSS 方法，动态调整正负样本比例。通过预测框与真实框的 SIOU 值来确定样本的正负类别，避免了传统方法中固定阈值的局限性。简单的数据增强
采用随机平移和随机缩放等基本增强方法，避免过度增强以免影响模型的泛化能力。FastestDet 在速度和精度之间取得了良好的平衡。实验数据表明，与其它轻量级算法相比，FastestDet 在推理速度上表现更优。以下是部分实验结果：
如果你对 FastestDet 感兴趣，可以通过以下方式进一步学习和应用：
OpenCV-Contrib 教程
在「小白学视觉」公众号后台回复“扩展模块中文教程”，下载包含 SFM 算法、立体视觉、目标跟踪等内容的教程。Python 视觉实战项目
回复“Python 视觉实战项目”，下载图像分割、车道线检测、面部识别等实战项目，助力视觉开发。OpenCV 实战项目
回复“OpenCV 实战项目20讲”，下载基于 OpenCV 的20个实战项目，快速提升计算机视觉技能。加入「小白学视觉」公众号读者群，参与与同行的交流。目前有 SLAM、三维视觉、自动驾驶、目标检测等多个专业微信群，扫描下方微信号添加，备注“昵称+学校/公司+研究方向”。请勿在群内发送广告，如有疑问请联系管理员。
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