AI自瞄原理剖析(三)关于AI自瞄常用的Yolo推理框架与加速技术

AI自瞄原理剖析(三)关于AI自瞄常用的Yolo推理框架与加速技术

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_41961749/article/details/143906411

在AI自瞄系统中，目标检测是最核心的技术之一。近年来，随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，YOLO框架因其高效的推理速度和较高的精度，成为了国内AI自瞄领域的主流技术。本文将探讨目前国内AI自瞄常用的YOLO推理框架，包括YOLOv4-tiny、YOLOv5-6.1/6.2版本、YOLO-X、YOLOv8、YOLOv9等，并详细介绍如何基于CUDA加速和TensorRT量化加速部署YOLOv5推理框架，以及如何使用AMD显卡通过Direct-ML加速。

国内AI自瞄常用的YOLO推理框架

目前，国内AI自瞄系统中常用的YOLO推理框架主要包括以下几种：

1.1 YOLOv4-tiny

YOLOv4-tiny是YOLOv4的轻量级版本，适用于对推理速度有较高要求但对精度要求不如标准YOLOv4那样严格的场景。它通过减少网络结构中的层数和参数量来提高速度，但同时也牺牲了一些精度。对于嵌入式设备和边缘计算平台，YOLOv4-tiny仍然是一个不错的选择。