nanodet yolo

根据提供的引用内容，可以得知YOLO-Nano和NanoDet都是目标检测模型，而YOLOv8 - NanoDet是在NanoDet模型核心的基础上进行改进的。具体来说，YOLO-Nano使用的是ShuffleNet-v2作为骨干网，而Det则使用的是EfficientNet作为骨干网，两者的颈部都采用了轻量级的FPN + PAN结构。此外，YOLO-Nano和NanoDet的批量大小和基础学习率也有所不同。
至于YOLOv8 - NanoDet，它是在NanoDet模型核心的基础上进行改进的，具体改进内容可以参考提供的第二个引用链接。总的来说，YOLOv8 - NanoDet在NanoDet的基础上进行了一些优化，使得模型的性能更加出色。

相关问题

v851s yolo

v851s YOLO 技术文档和应用实例
关于v851s平台上的YOLO实现
在v851s平台上，YOLO算法的应用主要集中在目标检测领域。对于该硬件架构而言，部署YOLO模型涉及到多个方面的工作，包括但不限于环境配置、模型转换以及性能优化等。
针对Tina Linux系统的V851se设备上部署YOLOv3模型的具体指导可以参见《Tina_Linux_NPU_yolov3模型部署指引》这份文档[^3]。此文档不仅涵盖了如何准备运行环境，还提供了详细的步骤来完成从预训练权重文件到最终可以在嵌入式系统中执行的目标检测应用程序的过程。
此外，在实际项目实践中，有开发者分享了关于不同版本YOLO（如YOLO Fastest, YOLOX, Nanodet等）之间的对比分析文章[^5]。这些资料可以帮助理解各个变种的特点及其适用场景，从而为选择最适合特定应用场景下的YOLO版本提供依据。
实际案例展示
一个具体的例子是在TinyVision V851se系列处理器上实现了基于RTSP流媒体协议的实时视频监控中的物体识别功能。通过集成NPU加速单元并利用OpenCV库处理图像帧数据，能够有效地提升推理速度而不牺牲准确性。这样的解决方案非常适合应用于智能家居安防摄像头或其他需要低功耗高性能视觉计算能力的产品当中。
# 安装必要的依赖包
opkg update && opkg install libopencv-core-dev libopencv-imgproc-dev python3-pip

# 使用pip安装额外所需的Python模块
pip3 install numpy opencv-python requests

yolo推理速度计算

根据引用[1]中提到的计算公式，对于YOLO系列的推理速度计算，需要考虑卷积层和全连接层的计算量。具体计算公式如下：
对于YOLOX模型：

YOLOX模型的输入尺寸为416x416，推理速度为63.5ms（使用PyTorch）和14.9ms（使用ONNX）[3]。
YOLOXtiny模型的输入尺寸为416x416，推理速度为88.0ms（使用PyTorch）和26.0ms（使用ONNX）[3]。
YOLOXs模型的输入尺寸为640x640，推理速度为273.5ms（使用PyTorch）和70.6ms（使用ONNX）[3]。
YOLOXx模型的输入尺寸为640x640，推理速度为1607.2ms（使用PyTorch）和528.6ms（使用ONNX）[3]。

对于YOLOv5模型：

YOLOv5s模型的输入尺寸为640x640，推理速度为157ms（使用PyTorch）和58ms（使用ONNX）[3]。
YOLOv5x模型的输入尺寸为640x640，推理速度为998ms（使用PyTorch）和428ms（使用ONNX）[3]。

对于Nanodet模型：

Nanodet_s模型的输入尺寸为320x320，推理速度为54ms（使用PyTorch）和70ms（使用ONNX）[3]。
Nanodet_m模型的输入尺寸为416x416，推理速度为87ms（使用PyTorch）和119ms（使用ONNX）[3]。

需要注意的是，以上推理速度是基于特定硬件环境和软件框架的测试结果，实际的推理速度可能会因为不同的硬件设备、软件版本和优化策略而有所不同。
引用[.reference_title]

1 如何计算？参数量、计算量、推理速度[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-2allinsert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
2 3 YOLOX、YOLOv5、Nanodet在PC与嵌入式板Atlas200DK上的推理速度测试[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-2allinsert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]