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最轻的YOLO算法出来了！这是个模型非常小、号称目前最快的YOLO算法——大小只有1.3MB，单核每秒148帧，移动设备上也能轻易部署。而且，这个YOLO-Fastest算法满足所有平台的需要。不论是PyTorch，还是Tensorflow，又或者是Keras和Caffe，可以说是全平台通用。此外，作者还推出了超轻YOLO的“加大版”，同样只需要3.5MB，就能实现比YOLOv3更好的目标检测效果。那么，这么轻的网络，检测效果怎么样？
1、模型编译、测试和训练
1.1、YOLO-Fastest编译
第一步：
gitclone/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
第二步：
下载安装opencv：/opencv/opencv/releases/tag/4.4.0
第三步：
打开cmake，选择Yolo-Fastest文件夹为source code路径，Yolo-Fastest文件夹为目标文件夹；然后点击configure，再选择opencv.exe解压缩后的build文件夹为OPENCV_DIR的路径；
第四步：
打开Visual Studio(具体根据你在configure时选择的编译环境，最好选择)，选择release，然后生成解决方案；
第五步
编译完成后在Yolo-Fastest目录下会有Release文件夹，把里面编译完成的darknet.dll和darknet.exe复制到Yolo-Fastest/build/darknet/x64目录下；
第六步
把Yolo-Fastest目录下的除README.MD以外的4个文件复制到Yolo-Fastest/build/darknet/x64/cfg目录下；
1.2、YOLO-Fastest视频和图片测试
1、视频测试
输入如下指令既可测试视频检测并输出检测的结果，CPU检测可以达到14FPS/s，比同等条件下使用GPU检测的YOLO-V4快很多：
./darknetdetectordemo./cfg/voc.data./cfg/yolo-fastest.cfg./cfg/yolo-fastest.weights./data/test_car.mp4-i1-thresh0.25-out_filename./data/car_output.mp4
注意，测试视频可以为任意你自己想检测的视频文件，这里小编只用了手上有的视频进行了测试
2、图片测试
输入如下指令既可测试视频检测并输出检测的结果，CPU检测用时为：
./darknetdetectortest./cfg/voc.data./cfg/yolo-fastest.cfg./cfg/yolo-fastest.weights./data/person.jpg-i1-thresh0.25-out_filename./data/person_output.jpg
2、YOLO-Fastest训练
1、 根据voc数据集的形式标注自己的数据集；
2 、生成一个预先训练好的模型，用于初始化模型主干:
./darknetpartialyolo-fastest.cfgyolo-fastest.weightsyolo-fastest.conv.109109
3 、Train:
./darknetpartialyolo-fastest.cfgyolo-fastest.weightsyolo-fastest.conv.109109
以下是原作者所得到的结果
References
[1] /dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
[2] /AlexeyAB/darknet
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
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