yolov3、mobilenet_ssd模型推理时间大概是多少?
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发布时间：2022-04-23 09:53
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时间：2023-07-14 12:28
深度模型inference时间跟计算硬件、CNN结构、部署方法都有关系，yolov3在gtx1080ti下可以50ms per second, mssd分v1，v2，v3，由于CNN结构较小，且在设计上采用depthwise的设计思路，被广泛用于端侧进行使用，我在树莓派3b+上inference在10fps左右，而通过Tengine类似的加速框架可以有效提高inference速度。
yolov3、mobilenet_ssd模型推理时间大概是多少?
深度模型inference时间跟计算硬件、CNN结构、部署方法都有关系，yolov3在gtx1080ti下可以50ms per second, mssd分v1，v2，v3，由于CNN结构较小，且在设计上采用depthwise的设计思路，被广泛用于端侧进行使用，我在树莓派3b+上inference在10fps左右，而通过Tengine类似的加速框架可以有效提高inference速度。
Yolo-Fastest:超超超快的开源ARM实时目标检测算法
在最新基于 NCNN 推理框架开启 BF16s 下，320x320 图像单次推理时间在 60ms～，在性能更加强劲的树莓派4b 下，单次推理时间缩短至 33ms，达到 30fps 的全实时效果。相较于应用广泛的轻量化目标检测算法 MobileNet-SSD 在树莓派3b 上需耗时 200ms 左右，Yolo-Fastest 速度提升了 3 倍以上，模型...
...R-CNN,faster R-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3)
faster R-CNN使用resNet101模型作为卷积层,在voc2012数据集上可以达到83.8%的准确率,超过yolo ssd和yoloV2。其最大的问题是速度偏慢,每秒只能处理5帧,达不到实时性要求。 针对于two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点, yolo创造性的提出了one-stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。 yo...
计算机视觉CV知识点总结-多个方向
1. 介绍Faster RCNN, Cascade R-CNN 2. 介绍YOLO YOLOv1 YOLOv2 YOLOv3 YOLOv4 Scaled-YOLOv4 PP-YOLO YOLOv5 3. 介绍SSD 4. 目标检测的其他方法 Dense detector Dense-to-sparse detector Sparse detector 5. SSD和YOLO多尺度特征在训练和推理时，怎么分配anchors 6. 目标检测中的正负样本不平...
目标检测算法之SSD
SSD每一张训练图片由如下方法随机产生：原图片；截取一部分图片，保证截取框与物体框的最小IoU是0.1，03，0.5，0.7，或者0.9；随机截取一部分图片；随机截取图片的大小是[0.1，1]原图片大小，aspect ratio是0.5~2。优点：运行速度可以和YOLO媲美，检测精度可以和Faster RCNN媲美。缺点：需要人工...
MobileNet SSD V2模型的压缩与tflite格式的转换(补充版)
最近项目里需要一个小型的目标检测模型，SSD、YOLO等一通模型调参试下来，直接调用TensorFlow object detect API居然效果最好，大厂的产品不得不服啊。使用mobilenet ssd v2模型，配置文件也未修改参数，训练后的模型不光检测效果不错，在CPU上的运行时间也在70ms左右。之后将模型移植到安卓手机上（魅族MX4...
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目标检测网络中的backbone, neck, head
以YOLO v4为例，其组成如下：• Backbone: CSPDarknet53 • Neck: SPP, PAN • Head: YOLOv3 Backbone: CSPDarknet53，主要由五层残差网络resblock_body组成，输入图像像素为608*608。resblock_body中的卷积操作用于降低分辨率，每一层的resblock_body将像素逐渐降低一倍，其主要...
YOLOv5改进之十:损失函数改进为SIOU
实验结果展示，通过SIOU损失函数的优化，模型的平均精度(mAP)得到提升，特别是在mAP@0.5:0.95指标下，Scylla-Net表现出色。模型推理时间也显著优于对比模型，这说明SIOU损失函数不仅提高了检测性能，还提升了效率。接下来，我们将探讨YOLOv5改进之十一——主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3。此部分...
详细解读TPH-YOLOv5 | 让目标检测任务中的小目标无处遁形
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