NanoDet入门学习资料 - 超快速轻量级无锚点目标检测模型
NanoDet是一个超快速、高精度的轻量级无锚点目标检测模型,可以在移动设备上实时运行。它具有以下主要特点:
- 超轻量级:模型文件仅980KB(INT8)或1.8MB(FP16)
- 超快速:在移动ARM CPU上可达97fps(10.23ms)
- 高精度:在COCO数据集上可达34.3 mAP@0.5:0.95,同时在CPU上仍能实时运行
- 易于训练:比其他模型有更低的GPU内存开销,可在GTX1060 6G上使用80的batch size
- 易于部署:支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端,并提供基于ncnn的Android demo
快速开始
- 克隆代码仓库:
git clone https://github.com/RangiLyu/nanodet.git
cd nanodet
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
- 下载预训练模型:
- 运行演示:
python demo/demo.py image --config CONFIG_PATH --model MODEL_PATH --path IMAGE_PATH
学习资源
- GitHub 项目主页 - 包含完整的代码、文档和预训练模型
- 知乎中文介绍 - NanoDet-Plus的详细中文介绍
- 配置文件说明 - 了解如何配置和自定义NanoDet
- 如何训练自己的数据集 - 训练自定义数据集的步骤说明
- 部署指南 - 如何将NanoDet部署到不同平台
- Android Demo - 基于ncnn的Android演示应用
模型性能
以下是NanoDet与其他轻量级目标检测模型的性能对比:
模型 | 输入尺寸 | mAP | CPU延迟 | ARM延迟 | FLOPS | 参数量 | 模型大小 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
NanoDet-m | 320*320 | 20.6 | 4.98ms | 10.23ms | 0.72G | 0.95M | 1.8MB(FP16) |
NanoDet-Plus-m | 416*416 | 30.4 | 8.32ms | 19.77ms | 1.52G | 1.17M | 2.3MB(FP16) |
YOLOv5-n | 640*640 | 28.4 | - | 44.39ms | 4.5G | 1.9M | 3.8MB(FP16) |
完整的性能对比可以在GitHub页面查看。
结语
NanoDet作为一个高效轻量的目标检测模型,在移动和嵌入式设备上有很大的应用潜力。希望这篇入门指南能帮助你快速上手NanoDet,充分发挥它的性能优势。如果你在使用过程中遇到任何问题,欢迎在GitHub上提issue或加入QQ交流群:908606542(答案:炼丹)讨论。
祝你使用愉快!🚀