yolo11n.tflite
时间: 2025-01-26 09:21:01 浏览: 59
### YOLOv7 Nano TFLite 模型信息
关于YOLOv7 Nano TFLite模型的具体参数和性能指标,在现有引用材料中并未直接提及。然而,可以从YOLO系列的发展趋势以及TFLite的一般特性来推测该模型的特点。
#### 特点概述
YOLOv7 Nano作为轻量化版本之一,旨在保持较高精度的同时显著减少计算资源消耗。转换成TensorFlow Lite(TFLite)格式后,此模型特别适合移动设备和其他边缘计算场景应用[^3]。
#### 性能预期
虽然具体数值未给出,但可以合理推断YOLOv7 Nano TFLite模型会具备以下特征:
- **输入尺寸**:通常维持在较小分辨率如320x320像素左右。
- **推理速度**:由于采用了更高效的架构设计并针对移动端优化过,因此能够在低功耗硬件上实现快速检测。
- **文件大小**:经过压缩处理后的.tflite文件体积相对小巧,便于部署于资源受限环境。
对于确切的`mAP`, 参数量(`params`) 和浮点运算次数 (`FLOPs`)等技术细节,则需查阅官方文档或实验报告获取最准确数据。
```python
import tensorflow as tf
# 加载预训练好的YOLOv7Nano-TFLite模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="yolov7_nano.tflite")
# 获取输入输出张量索引
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
print(f"Input shape: {input_details[0]['shape']}")
print(f"Output shapes: {[o['shape'] for o in output_details]}")
```
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