1.比yolo-fastest更快！更强！全新设计的超实时Anchor-free目标检测算法
比yolo-fastest更快！更强！全新设计的超实时Anchor-free目标检测算法
由qiuqiuqiu@知乎（已授权）撰写的文章分享：
在最新的研究中，我们开发了一种全新的在线报名表单系统源码超实时Anchor-free目标检测算法，名为FastestDet。相较于yolo-fastest，FastestDet在性能上实现了显著提升。在NCNN测试平台上，使用RK ARM-CPU，FastestDet的单核运行时间比yolo-fastest减少了%，而且在mAP0.5的年会抽奖软件源码指标上，相较于yolo-fastestv2，有接近1个点的提升。
起初，我们计划对yolo-fastestV2进行重构，但随着优化的深入，算法的门户论坛整站源码设计与yolo系列渐行渐远，因此我们决定以全新的面貌发布，命名为FastestDet。这个算法的雏形虽早在半年前完成，但由于是业余爱好，工作并非专注于此类算法，所以进度拖延，梦幻西游单机源码直到最近才完成并发布。期间，我在下班之余进行实验和研究，优化算法（期间游戏占据了一些时间）。
FastestDet的目标是替代yolo-fastest系列，它定位在计算资源有限的场景式服务 源码ARM设备上，特别注重单核性能。在实际应用中，如在树莓派、RK或RK等设备上进行实时目标检测，FastestDet是理想选择，或者对于移动端，它能有效减少CPU资源占用，即使在低功耗状态下也能运行。它的设计旨在提供高效的单核推理。
FastestDet的关键特性包括：单轻量化检测头，采用类似YOLOF的5x5并行结构；Anchor-Free，无需预先设定先验宽高，简化后处理；跨网格多候选目标，扩大正样本范围；动态正负样本分配，实时调整训练过程中的样本分配策略；以及简单的数据增强，仅使用随机平移和缩放，避免复杂增强导致学习困难。
为了让大家更直观地了解，我们已提供了项目源代码和测试效果图。更多详情可在GitHub上查看：github.com/dog-qiuqiu/F...
如果你对轻量级目标检测技术感兴趣，不要错过FastestDet的实践应用和相关资源。
