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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>NanoDet Anchor-Free目標檢測模型

      NanoDet Anchor-Free目標檢測模型

      2022-06-16 | zip | 1.56 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      授權(quán)協(xié)議 Apache-2.0
      開發(fā)語言 Java C/C++ Python
      軟件類型 開源軟件

      軟件簡介

      NanoDet 是一個超快速和輕量級的 anchor-free 物體檢測模型。在移動設(shè)備上是實時的。

      ?

      特性：

      • 超級輕量級：模型文件只有 980KB（INT8）或 1.8MB（FP16）。
      • 超級快：在移動 ARM CPU 上為 97fps（10.23ms）。
      • 訓練友好：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

      查看更多：Model Zoo

      NanoDet 是一種 FCOS 風格的 one-stage anchor-free?物體檢測模型，它使用 ATSS 進行目標采樣，使用 Generalized Focal Loss 進行分類和?box regression。

      poYBAGKoBfWAPz9EAAFVmk9tPH0481.png

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