YOLOv4 產業應用心得整理| by 張銘 | 合法除蟲公司
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近幾年來的 AI 落地最火紅的應該就是 Edge AI，在 圖七 中我們可以看到 Edge AI 在最頂端的地方
圖七，Hype Cycle for AI in 2020我們在訓練模型通常是在 Cloud 端上訓練，人們想著模型架構越大準確率越高越好，而想在 Edge 端上運行 AI 模型並實現 real time 就會受運算資源影響，因此需要模型架構小且推論速度快的模型，因此在 2020 年 11 月又推出了 Scaled-YOLOv4，他能讓你選擇要準確率還是要推論速度。
若要求準確率可以選擇在 Cloud 端上運行 YOLOv4-large 模型: YOLOv4-P5, YOLOv4-P6, YOLOv4-P7，在 圖八 中可以觀察到 YOLOv4-large 的 AP (綠色的線) 都比 YOLOv4 (灰色的線) 要好圖八，YOLOv4-large performence若要求速度可以選擇在 Edge 端上運行 YOLOv4-tiny 模型，作者在不同 Nvidia GPU 設備中測試 YOLOv4-tiny 的速度，包括 Xavier AGX, Xavier NX, Jetson TX2, Jetson NANO，在 表格二 中比較了 FP32 的精度和 FP16 的精度的推論速度，在 NANO 中 FP32 的 FPS 為 16，而 FP16 的 FPS 可以達到 39，可以看到速度大概差了兩倍多表格二，
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一眼揪出你有沒有超速！世界第一物件偵測技術： YOLOv4 | 合法除蟲公司
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2021年6月5日 — ... Bochkovskiy，他曾經參與YOLO github 的項目維護，而另外兩位則來自台灣，分別是中央研究院資訊所的廖弘源所長與王建堯博士，YOLOv4 ... Read More
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