{"id":304040,"date":"2020-05-21T21:00:54","date_gmt":"2020-05-21T21:00:54","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=304040"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=304040","title":{"rendered":"YOLOv4 \u2013 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f real-time \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 Microsoft COCO"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/503200\/\"><b>\u042d\u0442\u0430 \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0430 medium<\/b>: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@alexeyab84\/yolov4-the-most-accurate-real-time-neural-network-on-ms-coco-dataset-73adfd3602fe\" rel=\"nofollow\">medium<\/a><br \/>  <b>\u041a\u043e\u0434<\/b>: <a href=\"https:\/\/github.com\/AlexeyAB\/darknet\" rel=\"nofollow\">github.com\/AlexeyAB\/darknet<\/a><br \/>  <b>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/b>: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2004.10934\" rel=\"nofollow\">arxiv.org\/abs\/2004.10934<\/a><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3h\/nc\/sr\/3hncsroz9wt8u3ycqskubgu1xk8.gif\"><\/div>\n<p>  \u041c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. <br \/>  \u041d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430\u0445, \u0430 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0443\u043a\u0443 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 YOLOv4 (608&#215;608) \u2013 43.5% AP \/ 65.7% AP50 Microsoft-COCO-testdev.<\/p>\n<p>  <b>62 FPS<\/b> \u2013 YOLOv4 (608&#215;608 batch=1) on Tesla V100 \u2013 by using Darknet-framework<br \/>  <b>400 FPS<\/b> \u2013 YOLOv4 (416&#215;416 batch=4) on RTX 2080 Ti \u2013 by using TensorRT+tkDNN<br \/>  <b>32 FPS<\/b> \u2013 YOLOv4 (416&#215;416 batch=1) on Jetson AGX Xavier \u2013 by using TensorRT+tkDNN<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/p_\/ep\/cl\/p_epcl_aaw_trgeltekatagtqkg.jpeg\"> <\/p>\n<p>  <a name=\"habracut\"><\/a><\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 0; position: relative; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/1_SiUOYUoOI?rel=0&amp;showinfo=1&amp;hl=en-US\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen scrolling=\"no\" allow=\"encrypted-media; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a<\/h3>\n<ul>\n<li>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0438\u0447 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 YOLOv4 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@jonathan_hui\/yolov4-c9901eaa8e61\" rel=\"nofollow\">medium.com\/@jonathan_hui\/yolov4-c9901eaa8e61<\/a><\/li>\n<li>\u041f\u043e\u043b\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 YOLOv4: <a href=\"https:\/\/lutzroeder.github.io\/netron\/?url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FAlexeyAB%2Fdarknet%2Fmaster%2Fcfg%2Fyolov4.cfg\" rel=\"nofollow\">lutzroeder.github.io\/netron\/?url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FAlexeyAB%2Fdarknet%2Fmaster%2Fcfg%2Fyolov4.cfg<\/a><\/li>\n<li>\u041f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f YOLOv4 \u043d\u0430 GPU \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435 Google-cloud \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f Jupyter Notebook \u2013 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435, \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0443 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443-\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u00abOpen in Playground\u00bb, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0436\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0435\u043b\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445 [ ] \u2013 \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u0430 \u043d\u0430 \u0428\u0430\u0433\u0435 5 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438: <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/12QusaaRj_lUwCGDvQNfICpa7kA7_a2dE\" rel=\"nofollow\">colab.research.google.com\/drive\/12QusaaRj_lUwCGDvQNfICpa7kA7_a2dE<\/a> \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=mKAEGSxwOAY\" rel=\"nofollow\">www.youtube.com\/watch?v=mKAEGSxwOAY<\/a><\/li>\n<li>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Darknet \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435: <br \/>   \u2014 \u043a\u0430\u043a \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c Darknet YOLOv4: <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=5pYh1rFnNZs\" rel=\"nofollow\">www.youtube.com\/watch?v=5pYh1rFnNZs<\/a><br \/>   \u2014 \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c Darknet YOLOv4: <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=sUxAVpzZ8hU\" rel=\"nofollow\">www.youtube.com\/watch?v=sUxAVpzZ8hU<\/a>   <\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/h3>\n<p>  \u041d\u0430\u0448\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c YOLOv4 \u0438 \u043d\u0430\u0448 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 DL-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a Darknet (C\/C++\/CUDA) \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 FPS \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 AP50:95 \u0438 AP50 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 Microsoft COCO, \u0447\u0435\u043c DL-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435-\u0441\u0435\u0442\u0438: Google TensorFlow EfficientDet, FaceBook Detectron RetinaNet\/MaskRCNN, PyTorch Yolov3-ASFF, \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435\u2026 YOLOv4 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 43.5% AP \/ 65.7% AP50 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 Microsoft COCO \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 62 FPS TitanV \u0438\u043b\u0438 34 FPS RTX 2070. \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, YOLOv4 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439, \u0443 \u043a\u043e\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u0433\u0440\u043e\u0432\u0430\u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 nVidia \u0441 8-16 GB VRAM. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0442\u043d\u044f\u0445 GPU \/ TPU \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 mini-batch \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c \u043d\u0430\u0434 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f YOLOv4 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 2 \u2013 8.<br \/>  YOLOV4- \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f real-time, \u0442.\u043a. \u0441\u0435\u0442\u044c \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 <b>\u043d\u0430 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e \u041f\u0430\u0440\u0435\u0442\u043e<\/b> \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 AP(accuracy) \/ FPS(speed).<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/2k\/77\/as\/2k77aszzprngk0qmtistcehkz8c.png\"><br \/>  <b>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (AP) \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 (FPS) \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u0445 GPU TitanV\/TeslaV100, TitanXP\/TeslaP100, TitanX\/TeslaM40 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 AP50:95 \u0438 AP50<\/b><\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 GPU \u0441 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439.<br \/>  \u0423 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442 30 FPS (\u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443) \u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0434\u043b\u044f real-time \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c.<\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0432 Real-time \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0441 FPS 30 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0434\u043b\u044f YOLOv4-608 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c RTX 2070 \u0437\u0430 <b>450$<\/b> (34 FPS) \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e <b>43.5% AP \/ 65.7% AP50<\/b><\/li>\n<li>\u0434\u043b\u044f EfficientDet-D2 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TitanV \u0437\u0430 <b>2250$<\/b> (42 FPS) \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e <b>43.0% AP \/ 62.3% AP50<\/b><\/li>\n<li>\u0434\u043b\u044f EfficientDet-D0 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c RTX 2070 \u0437\u0430 <b>450$<\/b> (34 FPS) \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e <b>33.8% AP \/ 52.2% AP50<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0422.\u0435. YOLOv4 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 <b>\u0432 5 \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u043e\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/b> \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c EfficientDet-D2 (Google-TensorFlow). \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c EfficientDet-D0 (Google-TensorFlow) \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u0430\u044f, \u043d\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 10% AP \u043d\u0438\u0436\u0435. <br \/>  \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043e\u0445\u043b\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u2013 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TitanV \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044f \u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0438.<br \/>  \u041f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 YOLOv4 (416&#215;416) \u043d\u0430 GPU RTX 2080 Ti \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c TensorRT+tkDNN \u043c\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 2x \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 batch=4 \u0432 3x-4x \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u2013 \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u044d\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0430 arxiv.org:<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ef\/au\/i8\/efaui8wfk7srmevhy71pkmycy2k.png\"><br \/>  \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c YOLOv4 (416&#215;416) FP16 (Tensor Cores) batch=1 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 32 FPS \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435 nVidia Jetson AGX Xavier \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 TensorRT+tkDNN: <a href=\"https:\/\/github.com\/ceccocats\/tkDNN\" rel=\"nofollow\">github.com\/ceccocats\/tkDNN<\/a><\/p>\n<p>  \u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c (FPS) \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e batch size \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 (TensorRT), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 FPS. \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 TRT \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0435\u0437 TRT \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e batch size \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 FPS, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 (\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0451) \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 batch=1. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 batch=1 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 40 FPS, \u0430 \u0441 batch=32 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 60 FPS, \u0442\u043e \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 25ms \u0434\u043b\u044f batch=1, \u0438 ~500ms \u0434\u043b\u044f batch=32, \u0442.\u043a. \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e ~2 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 (\u043f\u043e 32 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f) \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443, \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 batch=32 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u043e \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e c batch=1 \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f TensorRT.<br \/>  \u041b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043b\u0438\u0431\u043e \u043b\u044e\u0434\u044c\u043c\u0438, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0437\u0430\u043f\u0430\u0437\u0434\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043c\u0430\u043b\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u0442\u043e \u0435\u0439 \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a, \u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043a\u0438 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u2013 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0434\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0436\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u0441 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0439. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e 120 FPS \u0434\u043b\u044f YOLOv4 416&#215;416 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435, \u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0441\u043b\u0430\u0431\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c Tesla V100 250 Watt, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, RTX 2060\/Jetson-Xavier 30-80 Watt, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 30 FPS \u043d\u0430 YOLOv4 416&#215;416, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u043e 1-15 FPS \u0438\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u044f\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<h3>\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/h3>\n<p>  \u0412\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c EfficientDet \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c mini-batch = 128 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 GPU Tesla V100 32GB, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a YOLOv4 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 GPU Tesla V100 32GB \u0441 mini-batch = 8 = batch\/subdivisions, \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0435 8-16GB GPU-VRAM.<br \/>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441, \u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u044b \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 GPU 1080 Ti, \u0432\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 (EfficientDet, ASFF, \u2026) \u043d\u0430\u0434\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 4 \u2013 128 GPUs (\u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c mini-batch \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f syncBN) \u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0437\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0431\u0435\u0437 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043c\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 AP \u0438\u043b\u0438 AP50. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/p4\/sx\/p3\/p4sxp3ewxd9owskis23n6dyrv58.jpeg\"><br \/>  <b>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043c\u0438\u043d\u0438\u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445, \u0442.\u0435. \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f 128 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e 8 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 10 \u0440\u0430\u0437 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 1.5 AP \u0432\u044b\u0448\u0435 \u2013 MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1711.07240\" rel=\"nofollow\">arxiv.org\/abs\/1711.07240<\/a><\/b><\/p>\n<p>  Yolo ASFF: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1911.09516\" rel=\"nofollow\">arxiv.org\/abs\/1911.09516<\/a>   <\/p>\n<blockquote><p>Following [43], we introduce a bag of tricks in the training process, such as the mixup algorithm [12], the cosine [26] learning rate schedule, and the synchronized batch normalization technique [30].<\/p><\/blockquote>\n<p>  EfficientDet: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1911.09070\" rel=\"nofollow\">arxiv.org\/abs\/1911.09070<\/a>   <\/p>\n<blockquote><p>Synchronized batch normalization is added after every convolution with batch norm decay 0.99 and epsilon 1e-3. <br \/>  Each model is trained 300 epochs with batch total size 128 on 32 TPUv3 cores.<\/p><\/blockquote>\n<p>  <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/tpu\/docs\/types-zones#europe\" rel=\"nofollow\">cloud.google.com\/tpu\/docs\/types-zones#europe<\/a>  <\/p>\n<blockquote><p>v3-32 TPU type (v3) \u2013 32 TPU v3 cores \u2013 512 GiB Total TPU memory<\/p><\/blockquote>\n<p>  \u0412\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c 512 GB TPU\/GPU-RAM \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c EfficientDet \u0441 Synchronized batch normalization \u043f\u0440\u0438 batch=128, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f YOLOv4 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f mini-batch=8 \u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 32 GB GPU-RAM. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e, YOLOv4 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435\/\u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 1 \u0440\u0430\u0437 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 512&#215;512 \u043d\u0430 1 GPU (Tesla V100 32GB \/ 16GB). \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 mini-batch size \u0438 GPU-VRAM \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0440\u0430\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445:<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/xi\/ol\/rs\/xiolrsvx4vzpjvahb6kvambdvgq.png\"><br \/>  \u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2004.10934\" rel=\"nofollow\">arxiv.org\/abs\/2004.10934<\/a><\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u041f\u041a, \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u0443 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443.<br \/>  \u041d\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0440\u0430\u0437 \u0441 network resolution 512&#215;512, \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 network resolutions \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435: [416&#215;416 \u2013 512&#215;512 \u2013 608&#215;608]. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0436\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e network resolution, \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u044b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n<h3>\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432<\/h3>\n<p>  \u0412\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0438 \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0437 ~20 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 80 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u2014 MSCOCO test-dev dataset.<br \/>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0435 \u043f\u044b\u0442\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u0445\u044d\u0448 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c (overfitting), \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445\/\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043d \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b.<br \/>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0432 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f test-dev, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430 CodaLab evaluation server, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0438\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b.<br \/>  MSCOCO dataset \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 3-\u0435\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439: <a href=\"http:\/\/cocodataset.org\/#download\" rel=\"nofollow\">cocodataset.org\/#download<\/a><\/p>\n<ol>\n<li>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440: 120 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 json-\u0444\u0430\u0439\u043b \u0441 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430<\/li>\n<li>\u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440: 5 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 json-\u0444\u0430\u0439\u043b \u0441 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430<\/li>\n<li>\u0422\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440: 41 000 jpg-\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445: Object Detection, Instance Segmentation, Keypoints, &#8230;)<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 YOLOv4<\/h3>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 YOLOv4 \u043c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c YOLOv4 \u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a Darknet \u043d\u0430 C\/C++\/CUDA. \u0422.\u043a. \u0432 Darknet \u043d\u0435\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f chain-rule, \u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e. \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0442\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f chain-rule, \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c backpropagation \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<h3>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u041d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 backbone \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432<\/li>\n<li>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 weights \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0444\u0438\u0447\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 (\u043d\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445)<\/li>\n<li>\u041d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0438\u0447\u0438 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044e\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u0438<\/li>\n<li>\u041d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0438\u0447\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0444\u0438\u0447 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044e\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e.<\/li>\n<li>\u041d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u043c BFLOPS \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 BFLOPS \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437<\/li>\n<li>\u0421\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0438\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e receptive field \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441\u043e stride=2 \u0438\/\u0438\u043b\u0438 conv3x3, \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 weights (filters) \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. <\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 YOLOv4<\/h3>\n<p>  \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 YOLOv4 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043e \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 OpenCV-dnn <a href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\/issues\/17148\" rel=\"nofollow\">github.com\/opencv\/opencv\/issues\/17148<\/a> \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c YOLOv4 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 OpenCV \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 Darknet. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 OpenCV \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 CPU, GPU (nVidia GPU), VPU (Intel Myriad X). \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435: <a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/master\/da\/d9d\/tutorial_dnn_yolo.html\" rel=\"nofollow\">docs.opencv.org\/master\/da\/d9d\/tutorial_dnn_yolo.html<\/a><\/p>\n<p>  <b>OpenCV <\/b>(dnn) framework:  <\/p>\n<ul>\n<li>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430 C++: <a href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\/blob\/master\/samples\/dnn\/object_detection.cpp\" rel=\"nofollow\">github.com\/opencv\/opencv\/blob\/master\/samples\/dnn\/object_detection.cpp<\/a><\/li>\n<li>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\/blob\/master\/samples\/dnn\/object_detection.py\" rel=\"nofollow\">github.com\/opencv\/opencv\/blob\/master\/samples\/dnn\/object_detection.py<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <b>Darknet <\/b>framework:  <\/p>\n<ul>\n<li>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e YOLOv4 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432: <a href=\"https:\/\/github.com\/AlexeyAB\/darknet#how-to-use-on-the-command-line\" rel=\"nofollow\">github.com\/AlexeyAB\/darknet#how-to-use-on-the-command-line<\/a><\/li>\n<li>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432: <a href=\"https:\/\/github.com\/AlexeyAB\/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects\" rel=\"nofollow\">github.com\/AlexeyAB\/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects<\/a><\/li>\n<li>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 CSPDarknet53 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 ILSVRC2012 (ImageNet): <a href=\"https:\/\/github.com\/AlexeyAB\/darknet\/wiki\/Train-Classifier-on-ImageNet-\" rel=\"nofollow\">github.com\/AlexeyAB\/darknet\/wiki\/Train-Classifier-on-ImageNet-<\/a>(ILSVRC2012)<\/li>\n<li>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e YOLOv4 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 MS COCO: <a href=\"https:\/\/github.com\/AlexeyAB\/darknet\/wiki\/Train-Detector-on-MS-COCO-\" rel=\"nofollow\">github.com\/AlexeyAB\/darknet\/wiki\/Train-Detector-on-MS-COCO-<\/a>(trainvalno5k-2014)-dataset<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <b>tkDNN+TensorRT <\/b> \u2014 \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f YOLOv4: TensorRT + tkDNN <a href=\"https:\/\/github.com\/ceccocats\/tkDNN\" rel=\"nofollow\">github.com\/ceccocats\/tkDNN<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>400 FPS \u2013 YOLOv4 (416&#215;416 batch=4) on RTX 2080 Ti<\/li>\n<li>32 FPS \u2013 YOLOv4 (416&#215;416 batch=1) on Jetson AGX Xavier<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 YOLOv4 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043e \u0434\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f 3D-Rotated-Bboxes \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \/facial landmarks, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440: <a href=\"https:\/\/github.com\/ouyanghuiyu\/darknet_face_with_landmark\" rel=\"nofollow\">github.com\/ouyanghuiyu\/darknet_face_with_landmark<\/a><br \/>   <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/z7\/vs\/dv\/z7vsdvhcpfbrgmdv1byhbpzd1cu.jpeg\"><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/503200\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/503200\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/503200\/\"><b>\u042d\u0442\u0430 \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0430 medium<\/b>: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@alexeyab84\/yolov4-the-most-accurate-real-time-neural-network-on-ms-coco-dataset-73adfd3602fe\" rel=\"nofollow\">medium<\/a><br \/>  <b>\u041a\u043e\u0434<\/b>: <a href=\"https:\/\/github.com\/AlexeyAB\/darknet\" rel=\"nofollow\">github.com\/AlexeyAB\/darknet<\/a><br \/>  <b>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/b>: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2004.10934\" rel=\"nofollow\">arxiv.org\/abs\/2004.10934<\/a><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3h\/nc\/sr\/3hncsroz9wt8u3ycqskubgu1xk8.gif\"><\/div>\n<p>  \u041c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. <br \/>  \u041d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430\u0445, \u0430 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0443\u043a\u0443 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 YOLOv4 (608&#215;608) \u2013 43.5% AP \/ 65.7% AP50 Microsoft-COCO-testdev.<\/p>\n<p>  <b>62 FPS<\/b> \u2013 YOLOv4 (608&#215;608 batch=1) on Tesla V100 \u2013 by using Darknet-framework<br \/>  <b>400 FPS<\/b> \u2013 YOLOv4 (416&#215;416 batch=4) on RTX 2080 Ti \u2013 by using TensorRT+tkDNN<br \/>  <b>32 FPS<\/b> \u2013 YOLOv4 (416&#215;416 batch=1) on Jetson AGX Xavier \u2013 by using TensorRT+tkDNN<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/p_\/ep\/cl\/p_epcl_aaw_trgeltekatagtqkg.jpeg\"> <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-304040","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/304040","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=304040"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/304040\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=304040"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=304040"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=304040"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}