RK3399平台开发系列讲解(系统篇)1.26、目标检测模型Nanodet的训练和转换总结
【摘要】
文章目录
第一章文档介绍
第二章模型简介
2.1.Nanodet模型结构 2.2.Naodet模型性能
第三章训练
3.1.训练环境 3.2.训练 3.2.1.修改训练参数 3.2.2.训练
第四章模型转换和使用
4.1.测试模型 4.2.模型转换 4.3.Ncnn使用
第一章文档...
第一章文档介绍
本文档描述了轻量级目标检测模型Nanodet的训练和转换过程。目前各项目都会使用到目标检测模型来检测图像中的目标,虽然当前使用的Mobilenet SSD或者InceptionV2 SSD都是改进过的适合终端加速的网络,但是相对模型计算量和参数量还是比较大,在BSD、DSM和ADAS多个算法融合的AI小板上,算力还是捉襟见肘,在CPU上推理性能更是无法达到要求,为了找到更为小巧又不失精度的替代模型,我们训练并测试了2020年开源的Nanodet模型,此处记录了模型训练
文章来源: xuesong.blog.csdn.net,作者:内核笔记,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:xuesong.blog.csdn.net/article/details/81782240
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)