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NanoDet 是一個超快速和輕量級的 anchor-free 物體檢測模型。在移動設備上是實時的。
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特性：
- 超級輕量級：模型文件只有 980KB（INT8）或 1.8MB（FP16）。
- 超級快：在移動 ARM CPU 上為 97fps（10.23ms）。
- 訓練友好：比其他模型低得多的GPU內存成本。在GTX1060 6G上可以使用批量大小=80。
- 易于部署：提供帶有各種后端的C++實現，以及基于ncnn推理框架的Android演示。
Benchmarks
| Model | Resolution | COCO mAP | Latency(ARM 4 Threads) | FLOPS | Params | Model Size |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NanoDet-m | 320*320 | 20.6 | 10.23ms | 0.72G | 0.95M | 1.8MB(FP16)?|?980KB(INT8) |
| NanoDet-m | 416*416 | 23.5 | 16.44ms | 1.2G | 0.95M | 1.8MB(FP16)?|?980KB(INT8) |
| NanoDet-m-1.5x | 320*320 | 23.5 | 13.53ms | 1.44G | 2.08M | 3.9MB(FP16) | 2MB(INT8) |
| NanoDet-m-1.5x | 416*416 | 26.8 | 21.53ms | 2.42G | 2.08M | 3.9MB(FP16) | 2MB(INT8) |
| NanoDet-g | 416*416 | 22.9 | Not Designed For ARM | 4.2G | 3.81M | 7.7MB(FP16) | 3.6MB(INT8) |
| YoloV3-Tiny | 416*416 | 16.6 | 37.6ms | 5.62G | 8.86M | 33.7MB |
| YoloV4-Tiny | 416*416 | 21.7 | 32.81ms | 6.96G | 6.06M | 23.0MB |
查看更多：Model Zoo
NanoDet 是一種 FCOS 風格的 one-stage anchor-free?物體檢測模型，它使用 ATSS 進行目標采樣，使用 Generalized Focal Loss 進行分類和?box regression。
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