Yolo-Fastest:Yolo通用目标检测模型与EfficientNet-lite结合使用，计算量仅为230Mflops（0.23Bflops），模型大小为1.3MB-源码

:high_voltage: Yolo-Fastest :high_voltage: 简单，快速，紧凑，易于移植 适用于所有平台的实时目标检测算法 基于yolo的最快和最小的已知通用目标检测算法 针对ARM移动终端的优化设计，经过优化以支持推理框架 基于RK3399，Raspberry Pi 4b ...和其他嵌入式设备上部署的NCNN，可实现完整的实时30fps + 速度比快45％，参数量减少了56％ 2021.3.16：修复分组卷积在某些旧架构GPU推理耗时异常的问题 中文介绍 2021.9.12：更新NCNN相机演示 参见AlexeyAB / darknet，此版本的darknet修复分组卷积在某些旧架构GPU推理耗时异常的问题（例如1050ti：40ms-> 4ms速度提升10倍），强烈建议使用此仓库框架训练模型 与AlexeyAB / darknet相比，此版本的Darknet解决了一些旧架构GPU中分组卷积异常耗时的推