MobileNetv2-Yolov3-NanoARM 实时目标检测模型联合创作 · 2023-09-26 05:37MobileNetV2-YOLOv3-Nano的Darknet实现:移动终端设计的目标检测网络,计算量0.5BFlops!支持NCNN及MNN部署,华为P40在MNN开启ARM82情况下320分辨率输入,4核运算单次推理时间只有6ms!!!模型大小只有3MB 浏览 8点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享 编辑 分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 NanoDetAnchor-Free 目标检测模型NanoDet 是一个超快速和轻量级的 anchor-free 物体检测模型。在移动设备上是实时的。NanoDetAnchor-Free 目标检测模型NanoDet是一个超快速和轻量级的anchor-free物体检测模型。在移动设备上是实时的。特性:超级轻量级:模型文件只有980KB(INT8)或1.8MB(FP16)。超级快:在移动ARMCPU上YOLO-NAS:开启实时目标检测新纪元在当今人工智能的浪潮中,目标检测技术已经广泛应用于各个领域,从自动驾驶到安防监控,再到智能机器人,都离不开它的身影。而YOLO(You Only Look Once)算法,凭借其高准确性和实时性,在目标检测领域独领风骚。然而,随着技术的不断进步,人们对于检测速度和准确性的要求也在不断提高。在这样的背真强,首个目标检测扩散模型!!NLP从入门到放弃0基于手机系统的实时目标检测AI算法与图像处理0YOLO-v4目标检测实时手机端实现小白学视觉0使用YOLOv5模型进行目标检测!Datawhale0目标检测新范式!扩散模型用于目标检测,代码即将开源AI算法与图像处理0目标检测模型YOLO-V1损失函数详解智能算法0目标检测模型从训练到部署!机器学习实验室0点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享 编辑 分享 举报