目标检测--YOLO算法的基础学习

原创 已于 2022-07-28 09:55:10 修改 · 632 阅读 · 0 ·
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#目标检测 #算法 #学习

于 2022-07-24 23:38:46 首次发布
本文深入探讨了YOLO（You Only Look Once）算法，特别是YOLOv1的实现细节。作者介绍了如何搭建网络结构、预处理数据以及计算损失函数。关键概念包括bounding box的获取，数据预处理涉及将图片切割为7*7网格并计算中心位置，以及采用平方差和平方根处理来计算损失函数，以更准确地反映误差。此外，还提到了YOLOv2的相关进展。

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1.YOLOv1-草稿版本-请勿参考

参考文章：3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3)_哔哩哔哩_bilibili

作者提出了YOLO算法

重要概念

跑通代码、学习核心理念（如何搭建网络+如何预处理+如何计算loss）

2.如何搭建算法

论文思想，重点疑惑：bounding box如何获得

学习思路历程如下：

数据预处理和损失计算，也就是抓住论文的核心部分

切割图片，分为7*7之后计算，计算中心在哪，有个框，置信度，

如何计算loss，损失函数采用完全平方差的形式，并针对性对于坐标损失中的长宽使用的平方根处理，更加符合误差的实际情况。

YOLOv2

 

 

 

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在嵌入式平台比如jetson nano 上能不能跑通yolo系列算法?
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<think>好的，用户之前问过关于将YOLO集成到Orin的问题，现在又接着问在Jetson Nano这样的嵌入式平台上能不能跑通YOLO系列算法。我需要先确认用户可能的使用场景。Jetson Nano属于低功耗的嵌入式设备，常用于机器人、智能摄像头等需要实时处理的应用，所以用户可能是在开发这类项目，需要目标检测但受限于硬件资源。 用户的问题直接是能否在Nano上运行YOLO，但可能更深层次的需求是如何优化性能，或者选择哪个版本的YOLO更适合。之前回答过Orin的集成，Orin性能更强，而Nano则资源有限，所以用户可能在对比不同硬件平台的选择，或者手头只有Nano，想确认可行性。 需要先明确回答“可以”，但需要条件，比如模型版本和优化措施。然后分点说明具体方法，比如模型轻量化、框架优化（TensorRT）、输入分辨率调整、后处理优化等。同时要提到不同YOLO版本的表现差异，比如YOLOv5n比v3-tiny更好，用户可能需要知道哪个版本更适合Nano。 还要考虑用户可能遇到的问题，比如实时性不够，内存不足，这时候需要给出解决方案，比如量化、剪枝。可能用户没有说出这些潜在问题，所以主动在回答中提及这些优化方法会更好。 另外，用户之前的问题涉及自定义数据集适配YOLOv8，可能他们也在尝试不同版本，所以需要比较不同YOLO版本在Nano上的表现，帮助他们选择最合适的。 最后要确保回答结构清晰，步骤明确，同时语言简洁，符合嵌入式开发者的需求，可能需要给出实际的数据比如FPS，让他们有直观的认识。例如，提到YOLOv5n在Nano上可以达到10-20 FPS，这样用户就能评估是否符合项目需求。</think>是的，在嵌入式平台如**Jetson Nano**上可以运行YOLO系列算法，但需要根据硬件性能进行针对性优化。以下是关键点分析： --- ### **1. 硬件性能限制与可行性** - **算力限制**：Jetson Nano的GPU算力较低（~0.5 TFLOPS），内存带宽有限（4GB LPDDR4），需选择轻量级YOLO变体。 - **实时性需求**：若目标为实时检测（如≥15 FPS），需通过模型压缩和加速框架优化实现。 --- ### **2. 适配YOLO的优化方法** #### **(1) 选择轻量化模型** - **推荐版本**：优先使用专为移动端设计的YOLO变体： - **YOLOv5n/YOLOv5s**（官方轻量版，参数量仅1.9M~7.2M） - **YOLOv8n**（Ultralytics最新轻量版，速度与精度平衡） - **YOLOv3-Tiny**（经典轻量版，但性能弱于新版） - **对比优势**：YOLOv5n在Nano上的推理速度可达**10-20 FPS**（未优化），而YOLOv3-Tiny约15-30 FPS（但精度较低）。 #### **(2) 使用TensorRT加速** - **步骤**： 1. 将PyTorch/YOLO模型转为ONNX格式； 2. 通过TensorRT生成FP16/INT8量化引擎（速度提升2-3倍）； 3. 部署时调用TensorRT引擎推理。 - **效果**：YOLOv5n + TensorRT可提升至**20-30 FPS**（720p输入）。 #### **(3) 输入分辨率调整** - 降低输入尺寸（如从640×640改为320×320），牺牲少量精度换取显著速度提升。 #### **(4) 后处理优化** - 精简非极大值抑制（NMS）逻辑，减少CPU计算耗时。 --- ### **3. 实际部署案例** - **环境配置**： - JetPack 4.6+/5.0（包含CUDA、cuDNN、TensorRT） - 安装PyTorch（ARM架构适配版）或TensorRT Python API - **代码框架**： ```python # 示例：使用TensorRT加载YOLOv5引擎 import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda # 加载TRT引擎 with open("yolov5n.engine", "rb") as f: engine_data = f.read() runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data) ``` --- ### **4. 常见问题与解决** - **问题1：内存不足** 方案：启用`swap`交换空间，或限制模型输入尺寸。 - **问题2：实时性不足** 方案：开启GPU多流处理（Multi-Stream）并行推理。 - **问题3：模型兼容性** 方案：使用NVIDIA官方工具（如`jetson-inference`库）验证模型格式。 --- ### **5. 性能对比参考** | 模型 | 输入尺寸 | 优化方式 | Jetson Nano FPS | |--------------|----------|-------------|-----------------| | YOLOv5n | 320×320 | TensorRT FP16| 25-35 | | YOLOv3-Tiny | 416×416 | 原生Darknet | 15-20 | | YOLOv8n | 640×640 | TensorRT INT8| 18-25 | --- ### **总结** Jetson Nano可通过**轻量化模型选择+TensorRT加速+分辨率调整**的组合策略，实现YOLO算法的实时运行。若需更高性能（如>30 FPS），建议升级至Jetson Orin系列硬件。
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