产品简介
YOLOv5-Lite 是一个从 YOLOv5 进化而来的轻量级目标检测模型。它拥有极小的体积和极高的推理速度，专为在算力有限的边缘设备（如树莓派、手机、嵌入式开发板）上部署而优化。适合需要在边缘端实现快速、低功耗物体检测的物联网和嵌入式开发者。
核心功能
- 模型极度轻量化，最小仅900KB（int8）
- 推理速度极快，在树莓派4B上可达15FPS
- 支持多平台与多种推理框架部署
- 提供多种规格（e/s/c/g）以平衡精度与速度
- 移除了复杂层，部署更简单
快速开始
- 前往 GitHub Release 或网盘链接下载适合你设备的模型文件（如 v5lite-s.pt 或 .bin）。
- 根据目标平台（如树莓派使用ncnn，PC使用PyTorch）配置对应的推理环境。
- 加载模型，输入图像进行推理，获取目标检测结果（边界框、类别和置信度）。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | YOLOv5-Lite | 同类方案 |
|---|---|---|
| 模型大小（vs YOLOv5s） | v5lite-g.pt 模型大小 10.9M | YOLOv5s(6.0) 模型大小 14.0M |
| 推理速度（树莓派4B，320×320） | v5lite-s 使用ncnn推理，耗时 84ms | YOLOv5s 使用ncnn推理，耗时 371ms |
| 精度（COCO val2017，Map@0.5:0.95） | v5lite-g 精度 39.1 | YOLOv5s(6.0) 精度 37.2 |
适合谁用
- 在树莓派等边缘设备上开发视觉应用的嵌入式工程师
- 需要在手机端实现物体检测功能的移动应用开发者
- 研究轻量化与高效模型的学生与研究人员
下载与版本
当前最新版本为 v1.5，发布于 2023-12-27。支持 多平台。点击页面「下载软件」按钮即可下载打包好的版本，根据你的电脑/手机系统来选择对应的软件。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite