我把yolov5模型小小的改动了一下,参数量减小了四分之三,但是16.5GFLOPs变成了13GFLOPs,但推理速度并没有降低很多,请问怎么回事呀
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在常用的目标检测算法中,不同的图片长宽都不相同,因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸,再送入检测网络中。
比如Yolo算法中常用416416,608608等尺寸,比如对下面800*600的图像进行缩放。
但Yolov5代码中对此进行了改进,也是Yolov5推理速度能够很快的一个不错的trick。作者认为,在项目实际使用时,很多图片的长宽比不同,因此缩放填充后,两端的黑边大小都不同,而如果填充的比较多,则存在信息冗余,影响推理速度。
因此在Yolov5的代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改,对原始图像自适应的添加最少的黑边。
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