加速yolo3檢測速度的兩個思路

2021-09-26 18:52:56 字數 374 閱讀 5293

1.裁剪卷積核通道的方法來加速前向傳播

2.替換backbone網路,或者自己裁剪現有網路

步驟:2.1 根據不同的model,要對已有的weights進行轉換,得到與.cfg檔案相匹配的初始權重。 partial命令可以分割權重檔案

提取1~39層darknent19的引數,或者根據自己的需求來擷取淺層網路對應的權重,儲存成檔案。

.

/darknet partial cfg/darknet19.cfg darknet19.weights darknet19.conv.

4040

2.2 tensorflow和keras可以通過指定層的名字來選擇性載入權重(只載入一些自己感興趣的),再進行訓練。

yolo3 目標檢測 實測

yolo是繼faster r cnn後,原作者在目標檢測領域進行的新研究。到了v3版本以後,雖然已經換人支援,但是更注重工程實踐,在實際使用過程中突出感受就是 非常快 gpu加速以後能夠達到實時多目標,並且已經完成了工程實踐。下一步需要做的,應該就是 1 小型化 2 fpga化 3 垂直領域特定目標...

使用yolo3模型訓練自己的資料集

1.ubuntu16.04 2.tensorflow gpu 1.4.0 或更高版本 3.keras 2.2.4 4.numpy 1.15.2 實測1.16.1會報錯 1.使用voc2007資料集的檔案結構 注 資料集中沒有test.py,你需要將其拷貝到voc2007資料夾下。2.標註 使用lab...

基於時間的碰撞檢測, 速度再快都能檢測得到

什麼是基於時間的碰撞檢測?首先,了解一下,什麼是基於幀的碰撞檢測。基於幀的碰撞檢測,就是說檢測只在每一幀執行。但是不檢測相鄰幀之間的情況。因此,適合與,運動速度不快的物體的碰撞檢測。而基於時間的碰撞檢測,考慮就要全面些。不管速度再大,也能檢測得到。以圓與圓的碰撞檢測為例。圓1 x1 xl1 xmov...