NanoDetAnchor-Free 目标检测模型

联合创作 · 2023-09-25 22:43

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 ARM CPU 上为 97fps(10.23ms)。
  • 训练友好:比其他模型低得多的GPU内存成本。在GTX1060 6G上可以使用批量大小=80。
  • 易于部署:提供带有各种后端的C++实现,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 是一种 FCOS 风格的 one-stage anchor-free 物体检测模型,它使用 ATSS 进行目标采样,使用 Generalized Focal Loss 进行分类和 box regression

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