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FastestDet---原理介绍

news 2026/3/28 9:27:09

1.测试指标在这里插入图片描述
2.算法定位
FastestDet是设计用来接替yolo-fastest系列算法，相比于业界已有的轻量级目标检测算法如yolov5n, yolox-nano, nanoDet, pp-yolo-tiny, FastestDet和这些算法根本不是一个量级，FastestDet无论在速度还是参数量上，都是要小好几个数量级的，但是精度自然而然也比不过。FastestDet是针对计算资源紧缺的ARM平台设计的，突出单核效能，因为在实际业务场景中，不会把所有CPU资源都给推理框架做模型推理的，假如说你想在例如树莓派, RK3399, RK3568去跑实时目标检测，那么FastestDet是比较好的选择，或者移动端上不想占用太多cpu资源，也可以去用单核并设置cpu sleep去推理FastestDet，在低功耗的条件下运行算法。

3.算法特性
先说下FastestDet的几个重要特性: 1).单轻量化检测头 2).anchor-free 3).跨网格多候选目标 4).动态正负样本分配 5).简单的数据增强
3.1 单轻量化检测头
这个是对网络结构上对算法模型进行优化，主要是提升算法运行速度，简化后处理步骤，大家可以先看下这块的网络结构：
在这里插入图片描述
其实多检测头设计的是为了适应检测不同尺度物体目标，高分辨率的检测头负责检测小物体，低分辨的检测头负责检测大物体，一种分而治之的思想。我个人觉得根因在于感知野，不同尺度的物体所需要

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