文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构(既轻量又长点)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块),我们将其用于C2f中组合出一种新的结构,来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用,我将其用于我的数据集上实验,包括多个类别的数据集,其在轻量网络结构的同时,却能够提高一定的mAP精度,所以这是一种十分高效的模块,该网络结构非常适...

YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构(既轻量又长点)
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YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构,并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络,其引入了两个简单的全局超参数,用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明,MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色,并在多种应用(如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位)中展现了...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone(轻量化网络结构)

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文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV2,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征,同时去除狭窄层中的非线性,以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多,其在多种应用(如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定...

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构)
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV3,其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索(NAS)和NetAdapt算法,以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计,包括反转残差结构和线性瓶颈层,以及新的高效分割解码器Lite Reduced Atrous Spatial Pyramid Pooling(LR-ASPP),以提升在移动分类、检测和分割任务上...

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone(轻量化网络结构)

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