【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5 （上篇）
，具体信息可以参考 OpenVINO™。通过使用 OpenVINO™ C# API，可以在 .NET、.NET Framework等框架下使用 C# 语言实现深度学习模型在指定平台推理加速。 1.2 YOLOv5 YOLOv5 是革命性的 "单阶段"对象检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果，是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型，代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，...
YOLOv8改进 | 利用训练好权重文件计算YOLOv8的FPS、推理每张图片的平均时间（科研必备）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS，同时打印每张图片所利用的平均时间，模型大小（以MB为单位），同时支持batch_size功能的选择，对于轻量化模型的读者来说，本文的内容对你一定有帮助，可以清晰帮你展示出模型速度性能的提升以及轻量化的效果（模型大小），对于以提高精度为目的的读者本文也能够帮助大家展示出现阶段的模型速度指标。所以本文的内容是十分有用的机制，对于大家发表...
OBB头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
左图：ResNet 的一个模块。右图：复杂度大致相同的 ResNeXt 模块，基数（cardinality）为32。图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。 1. 思路 ResNeXt是微软研究院在2017年发表的成果。它的设计灵感来自于经典的ResNet模型，但ResNeXt有个特别之处：它采用了多个并行的“组”来处理数据，而不是单一的小路径。这种设计让ResNeXt能更高效地学习多样的...
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 重参数化检测头RepHead解决困难样本检测（全网独家首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RepHead，该检测头为我独家全网首发，该检测头由重参数化模块组成，加大对于特征学习的能力，却可以不增加GFLOPs（仅仅略微提升）从而不影响模型的推理速度和性能，保持较高的FPS能力，牺牲了少量GFLOPs的情况下确提高了模型的特征提取能力，对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常新颖，...
YOLOv5独家改进：轻量级原创自研 | 一种多尺度的GSConv卷积变体，轻量化的同时能够实现涨点 | 新颖的轻量级网络
onv提出了一种Multi-Scale Ghost Conv的卷积变体，保证轻量级的同时实现涨点，2）同时结合Bottleneck，设计了一种新颖的轻量级网络。 💡💡💡在多个数据集验证能够涨点，同时跟yolov5s进行参数量对比： parameters、GFLOPs都有大幅度的降低 ...
基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果，特别是在目标检测任务中。YOLO（You Only Look Once）系列算法作为其中的代表，以其高效和实时的性能受到广泛关注。YOLOv2，作为YOLO的改进版，通过一系列优化策略，进一步提升了检测精度和速度。 YOLOv2网络结构 YOLOv2的网络结构主要由三部分组成：Darknet-19特征提取网络、多尺度预测和锚...
海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8（12）
上一篇用MindStudio转换完yolov8的om模型，准备在板卡里进行推理验证了。 我这里用的是我们自己的Tofu5m模块，40mm×40mm含外壳尺寸。可以输入网络RTSP视频流直接进行推理。这次用hi3516dv500版本的Tofu5m模块。 SDK里的demo部分是H.264视频输入，为了保持一致来验证，先改成H.264的视频流文件。 这里采用FFMPEG方式把本地文件转成H.264流出来。 ...
分割头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
左图：ResNet 的一个模块。右图：复杂度大致相同的 ResNeXt 模块，基数（cardinality）为32。图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。 1. 思路 ResNeXt是微软研究院在2017年发表的成果。它的设计灵感来自于经典的ResNet模型，但ResNeXt有个特别之处：它采用了多个并行的“组”来处理数据，而不是单一的小路径。这种设计让ResNeXt能更高效地学习多样的...
检测头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
左图：ResNet 的一个模块。右图：复杂度大致相同的 ResNeXt 模块，基数（cardinality）为32。图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。 1. 思路 ResNeXt是微软研究院在2017年发表的成果。它的设计灵感来自于经典的ResNet模型，但ResNeXt有个特别之处：它采用了多个并行的“组”来处理数据，而不是单一的小路径。这种设计让ResNeXt能更高效地学习多样的...
海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8（9）
上一节yolov8的训练已经完成了，现在要开始做模型的转换了，这里和yolov7方式相似，但是有一些差异，尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。 首先还是要自己手动加入rpn_op,这里包含了filter,sort,nms部分。 我们一个一个看，首先filter.py里 要先增加个Filter的自定义层。 op_source = """ #includ...