yolov5 lite
时间: 2023-11-09 09:56:52 浏览: 54
Yolov5 Lite是Yolov5的一个变种模型,它是对Yolov5进行了轻量化的改进。Yolov5 Lite相对于原始的Yolov5模型,在网络结构和参数量上进行了优化,以实现更快的推理速度和更小的模型体积。具体来说,Yolov5 Lite通过减少网络层数、通道数和特征图尺寸等方式来减少参数量和计算量,从而获得更轻量级的模型。
相关问题
yolov5lite
Yolov5lite是Yolov5的一个版本,它是Yolov5系列中的一种轻量级模型。在Yolov5官方代码中,一共有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。其中,Yolov5lite是相对于其他版本而言更加轻量级的模型。Yolov5系列的模型在目标检测领域非常受欢迎,已经被广泛应用于科研学术圈以及实际应用中。Yolov5lite的具体训练方法和数据集制作可以参考相关学术论文和官方文档。
yolov5lite ncnn
根据引用内容和,yolov5lite ncnn是一个基于ncnn框架实现的轻量级目标检测模型。在使用yolov5lite ncnn之前,需要将模型转化为ncnn模型。首先,需要将onnx模型转化为ncnn模型,可以使用命令"./onnx2ncnn yolov5ss-sim.onnx yolov5-lite.param yolov5-lite.bin"来进行转化。接着,可以使用命令"./ncnnoptimize yolov5-lite.param yolov5-lite.bin yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin 65536"对模型进行优化。然后,可以使用命令"./ncnn2table yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin imagelist.txt yolov5-lite.table mean=[104,117,123 norm=[0.017,0.017,0.017 shape=[640,640,3 pixel=BGR thread=8 method=kl"将模型转换为table格式。最后,可以使用命令"./ncnn2int8 yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin yolov5-ite-opt-int8.param yolov5-lite-opt-int8.bin yolov5-lite.table"将模型转换为int8格式。
关于yolov5lite ncnn的编译和安装,可以参考引用内容中提到的在Linux环境下的教程进行操作。其中,需要进行onnx模型的提取和转换。可以使用命令"python models/export.py --weights weights/yolov5-lite.pt --img 640 --batch 1"来提取模型,并使用命令"python -m onnxsim weights/yolov5-lite.onnx weights/yolov5-lite-sim.onnx"来进行简化和优化。
总结起来,yolov5lite ncnn是一个基于ncnn框架的目标检测模型,需要将模型转化为ncnn模型,并进行优化和转换为table和int8格式。关于编译和安装,可以参考在Linux环境下的教程进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5-Lite:NCNN+Int8部署和量化,树莓派也可实时](https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/119787840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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