microYOLO：面向微控制器的单次目标检测

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究填补了微控制器上单次目标检测的可行性空白，提出了microYOLO模型。通过在Cortex-M系列微控制器上实现该模型，研究显示其在处理128x128 RGB图像时，能够以约3.5 FPS的速度运行，并且内存消耗低于800 KB Flash和350 KB RAM，为边缘设备的目标检测开启了新的可能性。

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。

YOLO 准确性 延迟 目标检测 目标检测模型 神经架构搜索
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