Mobilenet_YOLO

最新推荐文章于 2025-03-26 09:21:37 发布
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#MobileNet #YOLO2 #目标检测 #darknet19

将YOLOv2原本的darknet19替换成mobilenet作odject detection 分别在coco和voc上训练，具体的weights和cfg在：https://github.com/zunzhumu/darknet-mobilenet


通过测试和验证，精度和效果都不是很好，损失得比较严重。

这里给一张基于VOC的weights的预测结果：




转载自：http://blog.youkuaiyun.com/muwu5635/article/details/74390839

目标检测模型轻量化实战：MobileNet+YOLO实现移动端部署
AI架构师小马
06-30 1027
本文旨在为读者提供一套完整的轻量级目标检测解决方案，特别关注如何在资源受限的移动设备上实现高性能的目标检测。我们将覆盖从模型选择、结构调整到最终部署的全流程。介绍目标检测和模型轻量化的基本概念深入分析MobileNet和YOLO的架构特点讲解如何将两者结合并进行优化提供完整的代码实现和部署方案探讨实际应用场景和未来发展方向目标检测：在图像中定位并识别多个物体的任务模型轻量化：减少模型大小和计算量的技术移动端部署：将模型运行在手机等移动设备上核心概念回顾。
mobilenetv3-yolov3 训练模型
05-11
https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3 上的预训练模型，20分类，要class相同才能用
【免费下载】 探索MobileNet-Yolo：轻量级的移动端目标检测神器
gitblog_00064的博客
04-25 1684
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MobileNet-yolov4
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【亲测免费】 MobileNet-Yolo 项目教程
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10-11 1233
MobileNet-Yolo 项目教程 1. 项目介绍 MobileNet-Yolo 是一个基于 MobileNetV2 和 YOLOv3 的轻量级目标检测框架。该项目旨在提供一个高效、快速的目标检测解决方案，特别适用于移动设备和嵌入式系统。MobileNetV2-YOLOv3-Nano 版本在华为 P40 上可以达到 6ms/img 的推理速度，具有 0.5BFlops 的计算量和 3MB 的模...
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03-24
yolo
MobileNet-YOLO:MobileNet-YOLO检测网络的Caffe实现
04-12
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PaddleDetection目标检测之水果检测（下）（yolov3_mobilenet_v1）
qq_48085469的博客
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机器配置:ubuntu1604 nvidia RTX 2070 (8G) mem:16G cuda10 cudnn7.6.5 python3 opencv3.4.6 MobileNet-yolov3 训练自己的数据集: 类别个数:1(车) 一.制作数据集 Pascal voc 格式 Pascal voc简介: |-----voc2007 | |---Annotations 进行detection 任务时的标签文件,xml文件格式,一般文件名和图片文件名一致. 如:(000001....
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03-29
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yolov3+mobilenet+darknet
03-11
github中的带mobilenet的darknet框架都是基于yolov2,不能使用yolov3模型，这是根据yolov3改的
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01-07
### MobileNet与YOLO的比较 #### 架构设计 MobileNet采用深度可分离卷积(depthwise separable convolutions)，这使得网络参数量大幅减少，在保持较高精度的同时显著降低了计算复杂度[^3]。而YOLO系列模型则强调快速处理能力，通过单阶段(one-stage)检测器的方式直接预测边界框和类别概率，从而实现高效的目标检测。 #### 计算效率 由于MobileNet的设计初衷是为了移动设备优化，因此其具有较低的操作数(FLOPs)需求并能更好地适应资源受限平台；相比之下，尽管最初的YOLO版本牺牲了一定程度上的准确性来换取速度优势，但随着迭代更新，新版本如YOLOv5已经在准确性和推理时间之间找到了更好的平衡点[^2]。 #### 集成使用方法 当考虑将这两种架构结合起来时，一种常见做法是以MobileNet作为特征提取骨干网(backbone network)，再接上YOLO头部(heads)用于最终的对象定位与分类任务。这种组合不仅继承了MobileNet高效的特性，同时也保留了YOLO出色的实时性能表现。 ```python import torch.nn as nn class MobileNet_YOLO(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(MobileNet_YOLO, self).__init__() # 使用预训练好的MobileNetV2作为backbone backbone = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True).features # 定义YOLO head部分 self.backbone = backbone self.head = ... # 这里省略具体实现细节 def forward(self, x): features = self.backbone(x) output = self.head(features) return output ``` #### 性能差异 在实际应用中，如果应用场景对于延迟非常敏感，则可能更倾向于选择基于轻量化设计原则构建而成的MobileNet-YOLO融合方案；而对于那些追求极致识别效果而不惜成本的应用场景来说，或许会优先考量其他更为复杂的模型结构。不过值得注意的是，近年来许多研究工作都在探索如何进一步提升小型化神经网络的表现力，这意味着未来可能会有更多兼顾高性能与低功耗特性的解决方案涌现出来。
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