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microYOLO：面向微控制器的单次目标检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过比较550多个基于YOLO的目标检测模型的准确性和延迟数据，发现YOLO系列的多种架构在准确性和延迟之间取得了良好的平衡。同时，证明了神经架构搜索中的无成本准确性估计器可以用于预测最优的检测模型。展示了一种与最先进的YOLOv8模型具有竞争力的YOLO架构。
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关键要点
- 通过比较550多个基于YOLO的目标检测模型的准确性和延迟数据，发现YOLO系列的多种架构在准确性和延迟之间取得了良好的平衡。
- 研究涵盖了4个不同的数据集和4个不同的嵌入式硬件平台，包括x86 CPU、ARM CPU、Nvidia GPU和NPU。
- 通过帕累托优化分析，确认了YOLOv3和YOLOv4等旧模型在准确性和延迟之间的平衡。
- 评估了神经架构搜索中的无成本准确性估计器，发现一些可以有效预测帕累托最优的检测模型。
- 展示了一种与最先进的YOLOv8模型具有竞争力的YOLO架构，使用零成本代理在树莓派4 CPU上进行测试。
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