#204 · 主分类: 计算机视觉

FastestDet

computer-vision deep-learning object-detection

:zap: 新设计的超轻量级无锚框目标检测算法,权重仅250K参数,相比yolo-fastest减少10%的时间消耗,后处理更简单

项目最后更新:05/12/26

GitHub Stars

855

Forks数量

151

贡献者数量

4

许可证

BSD-3-Clause

收录理由

FastestDet 面向那些算力有限、跑不动常规 YOLO 模型的边缘设备。这个无锚框检测器只有约 25 万参数,并公开了在 RK3568 和骁龙 835 芯片上的运行耗时,速度数据来自真实边缘硬件而非桌面显卡,便于直接评估。它采用单尺度检测头和更简洁的后处理,减少了模型迁移到新平台时常遇到的调参麻烦,仓库内还附带了可直接运行的测试、训练和评估脚本,方便你用自有数据验证效果。如果你的设备功耗受限,而体积更大的 YOLO 变体又跑得太慢,这个项目提供了可量化对比的基准选项,在投入更重的模型之前可以先实际测一测。

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