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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>NanoDet Anchor-Free目標檢測模型

NanoDet Anchor-Free目標檢測模型

2022-06-16 | zip | 1.56 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

授權協議 Apache-2.0
開發語言 Java C/C++ Python
操作系統 跨平臺
軟件類型 開源軟件
所屬分類 神經網絡/人工智能、 計算機視覺庫/人臉識別

軟件簡介

NanoDet 是一個超快速和輕量級的 anchor-free 物體檢測模型。在移動設備上是實時的。

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特性:

  • 超級輕量級:模型文件只有 980KB(INT8)或 1.8MB(FP16)。
  • 超級快:在移動 ARM CPU 上為 97fps(10.23ms)。
  • 訓練友好:比其他模型低得多的GPU內存成本。在GTX1060 6G上可以使用批量大小=80。
  • 易于部署:提供帶有各種后端的C++實現,以及基于ncnn推理框架的Android演示。

Benchmarks

Model Resolution COCO mAP Latency(ARM 4 Threads) FLOPS Params Model Size
NanoDet-m 320*320 20.6 10.23ms 0.72G 0.95M 1.8MB(FP16)?|?980KB(INT8)
NanoDet-m 416*416 23.5 16.44ms 1.2G 0.95M 1.8MB(FP16)?|?980KB(INT8)
NanoDet-m-1.5x 320*320 23.5 13.53ms 1.44G 2.08M 3.9MB(FP16) | 2MB(INT8)
NanoDet-m-1.5x 416*416 26.8 21.53ms 2.42G 2.08M 3.9MB(FP16) | 2MB(INT8)
NanoDet-g 416*416 22.9 Not Designed For ARM 4.2G 3.81M 7.7MB(FP16) | 3.6MB(INT8)
YoloV3-Tiny 416*416 16.6 37.6ms 5.62G 8.86M 33.7MB
YoloV4-Tiny 416*416 21.7 32.81ms 6.96G 6.06M 23.0MB

查看更多:Model Zoo

NanoDet 是一種 FCOS 風格的 one-stage anchor-free?物體檢測模型,它使用 ATSS 進行目標采樣,使用 Generalized Focal Loss 進行分類和?box regression。

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