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

FastestDet는 ARM CPU와 NPU와 같은 리소스가 제한된 디바이스를 위해 설계된 초경량 실시간 객체 탐지 알고리즘입니다. 기존 경량 탐지기(Yolo‑fastest 등)보다 더 빠르고 간단한 대안을 제공하여 탐지 정확도(mAP)와 추론 속도를 모두 향상시킵니다.

How it works

프로젝트는 속도와 효율성을 달성하기 위해 여러 아키텍처 최적화를 구현했습니다:

  • Anchor-Free Design: 사전 정의된 앵커 박스를 제거하여 탐지 과정을 단순화합니다.
  • Single Scale Detector Head: 단일 스케일을 사용해 탐지함으로써 계산 오버헤드를 감소시킵니다.
  • Cross Grid Multiple Candidate Targets: 목표 위치 지정 능력을 강화합니다.
  • Dynamic Positive and Negative Sample Allocation: 모델이 객체와 배경을 구분하는 학습을 최적화합니다.
  • Loss Optimization: smooth L1 기반 IOU‑aware 방식을 사용해 정밀도를 높입니다.

Who it’s for

이 프로젝트는 임베디드 시스템, 모바일 디바이스 또는 CPU/NPU 성능이 제한된 환경에서 실시간 객체 탐지가 필요한 개발자와 연구자에게 이상적입니다.

Highlights

  • Ultra-Lightweight: 파라미터 수가 매우 적습니다(0.24M).
  • High Efficiency: Radxa Rock3A(RK3568), Qualcomm Snapdragon 835, Intel i7‑8700 등 플랫폼에 최적화되었습니다.
  • Multi-Framework Support: ONNX, TorchScript로 내보내기를 지원하며 NCNN 및 ONNX‑Runtime을 통한 배포가 가능합니다.
  • Improved Performance: ARM CPU에서 mAP(25.3% vs 24.1%)와 실행 시간 모두에서 Yolo‑fastestv2보다 우수합니다.