求推荐适配Oak-D、CPU运行性能接近Yolov4-Tiny的YOLO版本

1. YOLOv7-Tiny #

• 针对轻量化做了结构优化，CPU推理速度和Yolov4-Tiny接近，部分场景下帧率表现更优。
• 训练精度损失小，检测效果和Yolov4-Tiny差距不大，适配Oak-D的部署流程成熟。

2. YOLOv8n（nano版） #

• YOLOv8系列最轻量的版本，模型参数极少，专为边缘设备和CPU推理优化。
• 官方ONNX导出工具可直接生成适配Oak-D的模型文件，CPU运行FPS能达到Yolov4-Tiny的水平。

3. YOLOv6-Tiny #

• 主打高效推理，CPU平台性能经过专门调校，推理延迟低、帧率稳定。
• 训练逻辑和YOLOv5相近，有Yolov5训练经验的话上手成本低，模型迁移工作量小。

额外优化建议 #

• 部署前对模型做INT8量化，可大幅提升CPU推理速度，且精度损失可控，Oak-D配套工具支持该操作。
• 适当降低输入分辨率（比如从640x640调整到416x416），在精度可接受的前提下，能显著提升FPS。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者M. Abdel-Ghani