NanoDetAnchor-Free 目標(biāo)檢測模型
NanoDet 是一個(gè)超快速和輕量級(jí)的 anchor-free 物體檢測模型。在移動(dòng)設(shè)備上是實(shí)時(shí)的。
特性：
- 超級(jí)輕量級(jí)：模型文件只有 980KB（INT8）或 1.8MB（FP16）。
- 超級(jí)快：在移動(dòng) ARM CPU 上為 97fps（10.23ms）。
- 訓(xùn)練友好：比其他模型低得多的GPU內(nèi)存成本。在GTX1060 6G上可以使用批量大小=80。
- 易于部署：提供帶有各種后端的C++實(shí)現(xiàn)，以及基于ncnn推理框架的Android演示。
Benchmarks
| Model | Resolution | COCO mAP | Latency(ARM 4 Threads) | FLOPS | Params | Model Size |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NanoDet-m | 320*320 | 20.6 | 10.23ms | 0.72G | 0.95M | 1.8MB(FP16) | 980KB(INT8) |
| NanoDet-m | 416*416 | 23.5 | 16.44ms | 1.2G | 0.95M | 1.8MB(FP16) | 980KB(INT8) |
| NanoDet-m-1.5x | 320*320 | 23.5 | 13.53ms | 1.44G | 2.08M | 3.9MB(FP16) | 2MB(INT8) |
| NanoDet-m-1.5x | 416*416 | 26.8 | 21.53ms | 2.42G | 2.08M | 3.9MB(FP16) | 2MB(INT8) |
| NanoDet-g | 416*416 | 22.9 | Not Designed For ARM | 4.2G | 3.81M | 7.7MB(FP16) | 3.6MB(INT8) |
| YoloV3-Tiny | 416*416 | 16.6 | 37.6ms | 5.62G | 8.86M | 33.7MB |
| YoloV4-Tiny | 416*416 | 21.7 | 32.81ms | 6.96G | 6.06M | 23.0MB |
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NanoDet 是一種 FCOS 風(fēng)格的 one-stage anchor-free 物體檢測模型，它使用 ATSS 進(jìn)行目標(biāo)采樣，使用 Generalized Focal Loss 進(jìn)行分類和 box regression。
評(píng)論
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