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在边缘设备的场景下,目前的YOLOv5s,虽然能够快速实现目标检测,但是运行速度依旧稍慢点,本文在牺牲一点精度前提下,提高目标检测速度,即轻量化YOLOv5s模型,并部署到边缘设备上,可以在CPU上达到实时的检测效果,满足业务的性能需求。
轻量化思路:
1、改进锚框,将对应的锚框全部减半
2、将yolov5s的模型的channels通道数全部都减少一半。
3、训练时,输入图片大小为320,即从 640x640 变为 320x320
原始yolov5s.yaml模型结构
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