NanoDet入门学习资料 - 超快速轻量级无锚点目标检测模型

Ray

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

NanoDet architecture

快速开始

  1. 克隆代码仓库:
git clone https://github.com/RangiLyu/nanodet.git
cd nanodet
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
  1. 下载预训练模型:
  1. 运行演示:
python demo/demo.py image --config CONFIG_PATH --model MODEL_PATH --path IMAGE_PATH

学习资源

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mAPCPU延迟ARM延迟FLOPS参数量模型大小
NanoDet-m320*32020.64.98ms10.23ms0.72G0.95M1.8MB(FP16)
NanoDet-Plus-m416*41630.48.32ms19.77ms1.52G1.17M2.3MB(FP16)
YOLOv5-n640*64028.4-44.39ms4.5G1.9M3.8MB(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!🚀

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