本文为大家介绍了一个手把手使用OpenVINO部署NanoDet的教程，并开源部署的全部代码，在Intel i7-7700HQ CPU做到了6ms一帧的速度。0x0. nanodet简介NanoDet （https://github.com/RangiLyu/nanodet）是一个速度超快和轻量级的Anchor-free 目标检测模型。想了解算法本身的可以去搜一搜之前机器之心的介绍。0x1. 环境
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2024-07-15 07:31:35
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首先是检测头，需要对移动端进行优化的就是检测头：FCOS系列使用了共享权重的检测头，即对FP
原创
2024-07-24 10:42:22
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作者丨nihate审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读 本文作者用OpenCV部署了超轻量目标检测模型NanoDet，并实现了C++和Python两个版本，并对此进行了解析，附完整代码。 2020年，在深度学习目标检测领域诞生了yolov4,yolov5和nanodet这些优秀的检测模型，有许多的微信公众号报道这些算法模型。深度学习目标检测方法可划分为 Anchor-base 和
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2022-10-05 10:43:19
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↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨nihate审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读 本文作者用OpenCV部署了
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2022-11-09 14:17:25
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前言目前可以将目标检测算法分为两类：一类是onestage，一类是twostage。onestage的目标检测算法是指在进行目标检测的时候不需要进行region proposal阶段，而是直接产生物体的类别概率和位置坐标，因此onestage可以有相对较快的运算速度，但是其的检测精度相对较低，所以其常常被用作实时的目标检测。常用的onestage方法有：Yolo系列、SSD、Retina-Net等
原创
2021-11-18 16:50:20
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序言前两天nanodet-plus隆重发布，又赚了一波热度，趁着年底有空，避免被卷死，赶紧学习一波；因为之前有过nanodet的训练实践经历，但是有好长一段时间没用了
原创
2022-01-11 15:36:55
3122阅读
--neozng1@hnu.edu.cnNanoDet是一个单阶段的anchor-free模型，其设计基于FCOS模型,并加入了动态标签分配策略/GFL loss和辅助训练模块。由于其轻量化的设计和非常小的参数量，在边缘设备和CPU设备上拥有可观的推理速度。其代码可读性强扩展性高，是目标检测实践进阶到深入的不二选择。作者在知乎上有一篇介绍的文章，指路：超简单辅助模块加速训练收敛，精度大幅提升！移动
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2023-10-31 11:14:39
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目标检测中的常见指标1、TP、FP、TN、FN基本概念TP：被模型预测为正类的正样本TN：被模型预测为负类的负样本FP：被模型预测为正类的负样本FN：被模型预测为负类的正样本
记忆方法，前边TF是分类正确或者错误，后面的PN是预测结果是正例或负例以西瓜数据集为例，我们来通俗理解一下什么是TP、TN、FP、FN。TP：被模型预测为好瓜的好瓜（是真正的好瓜，而且也被模型预测为好瓜）TN：被模型预
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2024-02-19 18:02:44
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需求背景使用流行的NCNN, DNN， MNN， SNPE， torch_c++ 等框架将主流的Yolo，Nanodet， MobileSSD等模型部署到Android设备上。代码实践百度云：Android APK版本 （备用地址： https://pan.baidu.com/s/1ZZrF9CuJ2YQ0cwuWmtTMCA?pwd=sbpt）涉及内容NanoDetPlus 模型模型训练Nano
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2024-06-03 10:15:39
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0.Pytorch中LSTM 的使用方法LSTM使用方法：lstm=nn.LSTM(input_size, hidden_size,num_layers)
output,(hn,cn)=lstm(x,(h0,c0))各参数的shape:x: (seq_len, batch, input_size)h0: (num_layers×num_directions, batch, hidden
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2024-03-05 09:18:09
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根据 GitHub - RangiLyu/nanodet: NanoDet-Plus⚡Super fast and lightweight anchor-free object detection model. ?Only 980 KB(int8) / 1.8MB (fp16) and run 97FPS on cellphone?打印调试得出NanoDetPlus(
(backbo
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2023-05-27 10:18:11
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Pytorch学习之源码理解：pytorch/examples/mnistsfrom __future__ import print_function
import argparse
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvis
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2023-07-08 17:43:39
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本文为大家介绍了一个手把手使用OpenVINO部署NanoDet的教程，并开源部署的全部代码，在Intel i7-7700HQ CPU做到了6ms一帧的速度。0x0. nanodet简介NanoDet （https://github.com/RangiLyu/nanodet）是一个速度超快和轻量级的Anchor-free 目标检测模型。想了解算法本身的可以去搜一搜之前机器之心的介绍。
0x1. 环
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2022-10-08 14:03:28
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摘要：NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。前言YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。NanoDe
原创
2021-05-25 08:44:41
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NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。 前言 YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、
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2021-01-20 11:53:00
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作者丨nihui@知乎（已授权）导读 本文介绍了配合高效的Android应用层体现nanodet的实时物体检测的高效实现的总结，附有代码地址。0x0 起因ncnn 是为移动端优化的神经网络推理框架nanodet 是轻量级通用物体检测算法为了能跑得更快更好，ncnn 和 nanodet 费了很大功夫优化模型结构和代码实现然而，只有配合高效的 android 应用层实现，才能将 ncnn n
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2022-07-29 08:58:37
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本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。如何把 anchor-free 模型移植到移动端或嵌入式设备？这个项目对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，得到模型大小仅 1.8m、速度超快的轻量级模型 NanoDet-m。目标检测一直是计算机视觉领域的一大难题，其目标是找出图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。目标检测中的深度学习方法已经发展了很多年，并出现了不同类型的检测方法。目前，深度学习目标检测方法主要分
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2020-11-25 18:00:48
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本文主要讲述了NanoDet是如何将anchor free的模型移植到移动端，共分为了检测头轻量化、FPN层改进、Backbone的选择以及模型性能四个部分讲解。
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2021-06-24 13:30:55
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作者：RangiLyu 编译：CV君 以下内容为作者介绍：特点：超轻量级：模型文件只有1.8 MB超快速：在移动 ARM CPU 上达到 97fps(10.23ms)训练友好：训练占用内存少。可设置Batch-size=80，在 GTX1060 6G上也可以训练。易部署：作者提供了基于 ncnn 推理的 C++ 实现和安卓部署 demo。基准测试结果：以上
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2022-10-09 10:47:37
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