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YOLO旋转检测模型简化

YOLO模型作为单阶段目标检测方法的代表,其已经应用在多个领域。
但要想将其部署到单片机上,其模型的大小需要受到极大的限制,而采用剪枝的方式模型体积下降效果有限,因此我们直接修改网络结构,将其进行删减,如下:

# Parameters
nc: 2 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo12n-obb.yaml' will call yolo12-obb.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.25, 0.25, 256] # summary: 287 layers, 2,673,955 parameters, 2,673,939 gradients, 6.9 GFLOPs
# YOLO12n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2   0- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
# YOLO12n head
head:- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[4], 1, OBB, [nc, 1]] # Detect(P3, P4, P5)

这是原来的模型结果:

在这里插入图片描述

这是简化后的模型的结果:

在这里插入图片描述

尽管从精度角度来看,其检测效果下降了许多(大概30%),但其模型大小也由原本的32MB下降到了700KB,这等程度的模型体积下降幅度还是深得我心的,毕竟我的这个项目场景对精度的要求并没有很高。

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