YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测领域的明星算法，其高效性和准确性备受关注。今天，让我们聚焦于YOLOv3-Tiny，一款轻量级但性能强劲的版本！👀

🌟 模型结构

YOLOv3-Tiny继承了YOLOv3的核心思想，采用Darknet-19作为基础网络。相较于标准版YOLOv3，它大幅减少了卷积层和计算量，适合资源受限的设备。通过FPN（Feature Pyramid Network）结构，模型能够同时处理多尺度特征图，从而实现对不同大小物体的精准检测。

🎯 关键参数

YOLOv3-Tiny拥有约7.3百万个参数，FLOPs（浮点运算次数）约为5.8亿次。这种设计使其推理速度大幅提升，帧率可达30FPS以上，而检测精度依然保持较高水准。此外，其支持COCO数据集的80类目标检测任务，满足多样化应用场景需求。

🚀 总结来说，YOLOv3-Tiny是追求高性能与低功耗的理想选择。无论是嵌入式设备还是边缘计算场景，它都能大显身手！💪

深度学习 目标检测 YOLOv3-Tiny

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