YOLOv5-Lite - 轻量级高性能目标检测模型的优化与部署

YOLOv5-Lite 项目介绍

项目概述

YOLOv5-Lite 是在 YOLOv5 模型的基础上，通过一系列的剪枝实验进行改进，从而使得模型更加轻便、速度更快和部署更加容易。具体来说，YOLOv5-Lite 通过减少 Flops（每秒浮点运算次数）、降低内存消耗和减少参数数量，使模型在性能上更为高效。与此同时，YOLOv5-Lite 还通过添加通道混洗和优化通道减少策略来提高推理速度。在部署方面，该项目通过去除 Focus 层和四片操作，并将模型量化精度调整至可接受的范围，从而简化了模型的部署流程。

实验对比

YOLOv5-Lite 在与其他模型的对比实验中表现出了非常不错的性能。在不同输入尺寸下的模型大小、参数数量和性能对比如下表所示（只展示部分）：

ID	模型	输入尺寸	Flops	参数数量	大小（MB）	Map@0.5	Map@.5:0.95
001	yolo-fastest	320×320	0.25G	0.35M	1.4	24.4	-
002	YOLOv5-Lite_e^ours	320×320	0.73G	0.78M	1.7	35.1	-
008	YOLOv5-Lite_s^ours	416×416	1.66G	1.64M	3.4	42.0	25.2
012	YOLOv5-Lite_g^ours	640×640	15.6G	5.39M	10.9	57.6	39.1

从表中可以看出，YOLOv5-Lite 在不同输入尺寸下都具有较低的 Flops 和参数数量，同时又能保持较高的精度。

平台支持与性能

YOLOv5-Lite 针对多种计算平台进行了优化，使其在不同硬件环境下表现出色。以下是部分设备的推理时间对比：

设备	系统	输入	YOLOv5-Lite_e	YOLOv5s
Redmi K30	Android	320×320	27ms	163ms
Raspberry Pi 4B	Linux	320×320	84ms	371ms

可以看出，在 Raspberry Pi 4B 这样的资源受限设备上，YOLOv5-Lite 提供了每秒 10 帧以上的推理速度。

模型库

YOLOv5-Lite 提供了多个模型版本，以应对不同的需求和硬件平台。主要模型包括：

v5Lite-e：设计用于 ARM CPU
v5Lite-s：体积稍大但模型更精确
v5Lite-c：适用于 x86 CPU
v5Lite-g：支持 x86 和 ARM 的 GPU、NPU

这些模型可以在 Pytorch、NCNN、ONNX 等多种框架下使用，并支持不同的量化类型，如 FP32、FP16 和 INT8。

如何使用

首先，确保你的计算环境上安装了 Python 3.6 及以上版本，以及相关的库依赖。接着，克隆项目并安装所需包：

$ git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite
$ cd YOLOv5-Lite
$ pip install -r requirements.txt

要进行推理，可以运行以下命令：

$ python detect.py --source file.jpg  # 对单张图片进行推理

模型训练

YOLOv5-Lite 提供了方便的训练脚本，通过指定数据集路径和配置文件即可进行模型训练。支持多 GPU 训练以提高速度。

$ python train.py --data coco.yaml --cfg v5lite-e.yaml --weights v5lite-e.pt --batch-size 128

部署指南

YOLOv5-Lite 支持多种部署方式，包括 ncnn、mnn、openvino 和 TensorRT，适用于各种 ARM 和 x86 的 CPU、GPU 及 NPU 设备。