基于yolo的超轻量级通用目标检测算法,计算量仅为250mflops, ncnn模型大小仅666kb,树莓Pi 3b可以跑到15fps+,移动终端可以跑到178fps+
评价指标/基准

Yolo-Fastest-1.1 多平台的基准

加入社区:

code china平台
文章参考链接:
- https://codechina.youkuaiyun.com/mirrors/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
该博客介绍了基于Yolo的极轻量级目标检测算法,该算法计算量仅为250mflops,模型文件大小压缩到666kb。实现在树莓Pi3b上达到15fps以上的运行速度,而在移动终端上则能飙至178fps+,展现了其在资源受限设备上的高效性能。
基于yolo的超轻量级通用目标检测算法,计算量仅为250mflops, ncnn模型大小仅666kb,树莓Pi 3b可以跑到15fps+,移动终端可以跑到178fps+
评价指标/基准

Yolo-Fastest-1.1 多平台的基准

加入社区:

code china平台
文章参考链接:
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
Yolo-v5
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎
420
595
512
230
380
279
887
814
441

被折叠的 条评论
为什么被折叠?