点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”
干货第一时间送达
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。
下载1
在「3D视觉工坊」公众号后台回复:3D视觉,即可下载 3D视觉相关资料干货,涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。
下载2
在「3D视觉工坊」公众号后台回复:3D视觉github资源汇总,即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的3D检测、6D姿态估计源码汇总等。
下载3
在「3D视觉工坊」公众号后台回复:相机标定,即可下载独家相机标定学习课件与视频网址;后台回复:立体匹配,即可下载独家立体匹配学习课件与视频网址。
重磅!3DCVer-学术论文写作投稿交流群已成立
扫码添加小助手微信,可申请加入3D视觉工坊-学术论文写作与投稿微信交流群,旨在交流顶会、顶刊、SCI、EI等写作与投稿事宜。
同时也可申请加入我们的细分方向交流群,目前主要有3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别、目标跟踪、视觉产品落地、视觉竞赛、车牌识别、硬件选型、学术交流、求职交流等微信群。
一定要备注:研究方向+学校/公司+昵称,例如:”3D视觉+ 上海交大 + 静静“。请按照格式备注,可快速被通过且邀请进群。原创投稿也请联系。
▲长按加微信群或投稿
▲长按关注公众号
3D视觉从入门到精通知识星球:针对3D视觉领域的知识点汇总、入门进阶学习路线、最新paper分享、疑问解答四个方面进行深耕,更有各类大厂的算法工程人员进行技术指导。与此同时,星球将联合知名企业发布3D视觉相关算法开发岗位以及项目对接信息,打造成集技术与就业为一体的铁杆粉丝聚集区,近2000星球成员为创造更好的AI世界共同进步,知识星球入口:
学习3D视觉核心技术,扫描查看介绍,3天内无条件退款
圈里有高质量教程资料、可答疑解惑、助你高效解决问题
觉得有用,麻烦给个赞和在看~