YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2卷积替换Conv【轻量化网络】
本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 在YOLOv5的GFLOPs计算量中,卷积占了其中大多数的比列,为了减少计算量,研究人员提出了用ShuffleNetV2代替Conv。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为ShuffleNetV2。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践。以帮助您.....
YOLOv5改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络,ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。我将其替换YOLOv5的特征提取网络,用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上,同时该主干网络也提供多种版本,大家可以在源代码中进行修改...
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