Yolo-Fastest & Yolo-FastestV2 训练笔记

技术文档

前言

• 内容概述
  
  • Yolo-Fastest 、Yolo-FastestV2 与Yolov3、Yolov4相比有何改动，对应原理+源码解读
  • Yolo-Fastest 、Yolo-FastestV2 与 Yolov4-tiny 性能对比，主要是基于人体检测模型任务
• Yolov4-tiny人体检测模型训练更多细节请看 YOLOv4 新手教程-人体形态检测&人体检测
• 结论

优化原理

源码解读

性能对比

• 硬件平台：默认在V100上
• 基础模型库表格（给组内看）

• 基础模型库表格（自己看）

总结

附录：调试记录

0824 Yolo-fastest v1测试

• 模型基本信息
  
  • 在Yolo-Fastest官方body detector（320分辨率）权重上，用416分辨率在crowdhuman上继续训练（主要是目前crowdhuman只有416和608俩版本，所以先在416上跑一下）。
• 测试命令

./darknet detector demo \
    ./cfg/crowdhuman-416.data \
    ./cfg/yolo-fastest-1.1_human_416.cfg \
    ./backup/yolo-fastest-1.1_crowdhuman_416/yolo-fastest-1_best.weights \
    /ssd01/wanghuijiao/test_video/tv_videos/tv_videos90.mp4 \
    -i 0 \
    -thresh 0.50 \
    -out_filename ./demo/0824_yolo-fastest-1.1_human_416_tv_videos90_0.50_416.mp4

• 测试结果
  
  • AP：61%
  • demo分析：
    
    • 适用场景：不大不小，不多不少，清晰露出人体或者上半身的画面。
    • 存在的问题：相对于预训练模型，在人群（人多，小目标）上效果提升，但是对于大目标（一张脸占全屏75%）检测效果下降，误报较多。
    • 推测原因：数据之间的冲突？大小目标冲突？有了新知识忘了旧知识？
  • 模型速度
    
    • V100: 200-225 FPS
    • 显存占用：651 MB
    • CPU 占用：300%
    • 内存占用：0.7% （*252G）