yolov3_tiny下载

您可以在以下链接中下载 YOLOv3 Tiny 模型：

https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3-tiny.cfg

https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

使用上述链接，您可以下载 YOLOv3 Tiny 模型的配置文件和预训练权重。请注意，这个模型需要使用 Darknet 框架进行训练和推理。如果您需要在其他框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）中使用 YOLOv3 Tiny 模型，您需要将其转换为所需的格式。

相关问题

怎么加载yolov3_tiny模型:

1. 安装OpenCV，确保OpenCV版本支持dnn模块。

2. 下载yolov3_tiny的权重文件和配置文件。

3. 加载模型文件，使用OpenCV的dnn模块。

4. 读取图像并进行预处理，例如缩放和归一化。

5. 使用dnn模块的forward()函数推理图像，得到检测结果。

6. 对检测结果进行后处理，例如去重和筛选。

下面是使用Python代码加载yolov3_tiny模型的示例：

import cv2

# 加载模型文件
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3-tiny.cfg', 'yolov3-tiny.weights')
# 设置计算后端为OpenCV
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)
# 设置计算目标为CPU
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)

# 读取图像并进行预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 推理图像
net.setInput(blob)
outputs = net.forward()

# 后处理检测结果
for output in outputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        classId = np.argmax(scores)
        confidence = scores[classId]
        if confidence > 0.5:
            # 检测到目标，处理检测框和类别信息
            centerX, centerY, width, height = detection[:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]])
            x, y = int(centerX - width / 2), int(centerY - height / 2)
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(image, f'{classId}:{confidence:.2f}', (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
            
# 显示结果
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

yolov7_tiny的特点

Yolov7_tiny是目标检测算法YOlOv7的一个轻量级版本，具有较小的模型体积和快速的推理速度。其特点包括：

1. 支持Anchor-Free算法：不需要预定义Anchor，更加灵活。

2. 支持SPP结构：利用不同大小的卷积核池化提取多尺度特征。

3. 采用PANet结构：引入FPN和PAN可让模型更加无损。

4. 高精度：相较于v5，yolov7_tiny的mAP提升了1.8%。

5. 轻量级：模型大小只有1.45M，支持快速推理。

6. 适用范围广：能够应用在多种场景的实时目标检测中。