dog-qiuqiu/FastestDet

:zap: A newly designed ultra lightweight anchor free target detection algorithm， weight only 250K parameters， reduces the time consumption by 10% compared with yolo-fastest, and the post-processing is simpler

What it solves

FastestDet は、ARM CPU や NPU などリソースが制限されたデバイス向けに設計された、超軽量かつリアルタイムな物体検出アルゴリズムです。従来の軽量検出器（例：Yolo‑fastest）に比べ、検出精度（mAP）と推論速度の両方を向上させた、より速くシンプルな代替手段を提供します。

How it works

本プロジェクトは、速度と効率を実現するために以下のアーキテクチャ最適化を実装しています：

  • Anchor-Free Design：事前に定義されたアンカーボックスを不要にし、検出プロセスを簡素化します。
  • Single Scale Detector Head：単一スケールで検出を行い、計算オーバーヘッドを削減します。
  • Cross Grid Multiple Candidate Targets：ターゲットの位置特定を強化します。
  • Dynamic Positive and Negative Sample Allocation：モデルがオブジェクトと背景を区別する学習を最適化します。
  • Loss Optimization：smooth L1 に基づく IOU‑aware 手法を用いて精度を向上させます。

Who it’s for

このプロジェクトは、組み込みシステム、モバイルデバイス、または CPU/NPU の性能が限られた環境でリアルタイム物体検出が必要な開発者や研究者に最適です。

Highlights

  • Ultra-Lightweight：パラメータ数は非常に少なく（0.24M）です。
  • High Efficiency：Radxa Rock3A（RK3568）、Qualcomm Snapdragon 835、Intel i7‑8700 などのプラットフォーム向けに最適化されています。
  • Multi-Framework Support：ONNX、TorchScript へのエクスポートをサポートし、NCNN と ONNX‑Runtime でのデプロイが可能です。
  • Improved Performance：ARM CPU 上での mAP（25.3% vs 24.1%）と実行時間の両方で Yolo‑fastestv2 を上回ります。