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FastestDet:比yolov5更快!更强!全新设计的超实时Anchor-free目标检测算法(附源代码下载)...
阅读量:797 次
发布时间:2023-04-05

本文共 1146 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

FastestDet: 一个高效的ARM平台目标检测算法框架

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。

算法特性

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。

  • 实验结果

    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:

    • 推理速度:在 ARM 平台上实现了实时检测,支持树莓派等设备的低功耗运行。
    • 检测精度:在轻量化模型条件下,保持了较高的检测准确率。
    • 模型复杂度:参数量和计算量显著低于类似算法,适合资源受限的环境。

    下载与学习

    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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