YOLOv4改进版重磅问世!Yolov4原班人马重磅推出Scaled-YOLOv4!业界最佳
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作者:王博Kings、Sophia
本文内容概述Scaled-YOLOv4的学习笔记内容
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整体而看,这是大神们的又一篇巨作!
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摘要:
我们证明了基于CSP方法的YOLOv4目标检测神经网络,可以上下缩放,适用于小型和大型网络,同时保持最佳的速度和精度。我们提出了一种网络缩放方法,它不仅可以修改网络的深度、宽度、分辨率,还可以修改网络的结构。YOLOv4 large模型达到了最先进的结果:在Tesla V100上,MS COCO数据集以15 FPS的速度获得55.4%的AP(73.3%的AP50),而随着测试时间的增加,YOLOv4 large达到55.8%的AP(73.2 AP50)。据我们所知,这是目前在COCO数据集上的最高精确度。YOLOv4 tiny模型在RTX 2080Ti上以443 FPS的速度实现22.0%的AP(42.0%的AP50),而通过使用TensorRT、批量大小=4和FP16精度,YOLOv4 tiny达到1774 FPS。
感受:
通过摘要,我们觉得这篇文章值得一读!
本文第4章的代码相关内容:
YOLOv4-CSP: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4/tree/yolov4-csp
YOLOv4-tiny: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4/tree/yolov4-tiny
YOLOv4-large: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4/tree/yolov4-large
本文的更新
Scaled-YOLOv4:
https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4
整体总结贡献内容:
【1】网络扩展提升性能同时降低内存占用
【2】通过策略扩大检测
【3】对模型进行扩展通过相关性内容
【4】设计了高校的模型
Scaled-YOLOv4的内容:
CSP-ized YOLOv4
YOLOv4-tiny
YOLOv4-large
对比结果
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end
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