YOLOv5模型轻量化

人工智能-其他 nanan

本项目针对 YOLOv5 目标检测模型进行轻量化优化,旨在减少模型计算量和存储需求,提高在嵌入式设备和移动端的推理速度,同时保持高检测精度。主要采用 GhostNet 和 MobileNetV3 作为主干网络,以替代原 YOLOv5 的网络结构,提高计算效率并减少参数量。 核心优化点 GhostNet 轻量化改进: 通过 GhostModule 替换标准卷积层,引入GhostNet主干网络,有效减少计算量和参数数量。 采用 深度可分离卷积 进一步降低计算复杂度。 结合 ReLU6 和 Hard-Swish 激活函数,提高非线性表达能力。 MobileNetV3 轻量化改进: 替换...

YOLOv5模型轻量化
YOLOv5模型轻量化
YOLOv5模型轻量化

云服务器数据存储与实时监测系统

企业服务-云计算 nanan

项目概述 本项目构建了一个基于MQTT协议 的云端数据存储与分析系统,能够实现传感器设备的数据实时采集、存储和远程访问。整个系统基于 阿里云服务器 部署,使用MySQL作为数据库,并通过Go语言 实现数据订阅、存储与管理。项目的核心目标是提供高效、稳定的物联网数据存储解决方案,支持高并发访问和低延迟数据分析。 项目功能 云服务器搭建与环境配置 选用 阿里云 ECS 服务器,完成Linux环境搭建,配置MySQL 8.0 作为数据库,开放远程访问权限。 使用 Docker 进行服务管理,提高系统的可维护性和稳定性。 MQTT 协议数据采集与存储 采用 Eclipse Paho MQ...

云服务器数据存储与实时监测系统
云服务器数据存储与实时监测系统
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