MobileNet Yolo:MobileNetV2 YoloV3 Nano:0.5BFlops 3MB华为P40:6msimgYoloFace 500k:0.
Yolo-Fastest:更快更强大 此表中NCNN基准未更新最新ARM82数据,最新版本NCNN理论上ARM82会有一倍速度提升,待更新... 添加基于ncnn的106关键点C示例: : ***在某些GPU(例如NVIDIA PASCAL)上并没有很好地支持Darknet Group卷积! 针对某些Pascalscal例如1080ti在darknet上训练失败/训练异常缓慢/推理速度异常的可以采用Pytorch版yolo3框架训练/推理 MobileNetV2-YOLOv3-Lite&Nano Darknet 移动推理框架基准测试(4 * ARM_CPU) 网络 挥发性有机化合物含
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MobileNet-Yolo：MobileNetV2-YoloV3-Nano：0.5BFlops 3MB华为P40：6msimg，YoloFace-500k：0.1Bflops 420KB
(预估有个2072文件)
libpthreadGC2.a
91KB
yoloface-500k.bin
465KB
landmark106.bin
1.28MB
convolutional_layer.c
59KB
go.c
26KB
detector.c
72KB
lstm_layer.c
25KB
classifier.c
44KB
gemm.c
102KB
gaussian_yolo_layer.c
35KB
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