RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
一、本文介绍 本文记录的是基于FasterNet的RT-DETR轻量化改进方法研究。FasterNet的网络结构借鉴 CNN 的设计理念，通过提出的PConv减少推理时的计算和内存成本，同时减少通道数并增加部分比例，降低延迟，并通过后续的PWConv来弥补特征信息可能缺失的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的fasternet_t0、fasternet_t1、fasterne....
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
一、本文介绍 本文记录的是基于FasterNet的YOLOv11轻量化改进方法研究。FasterNet的网络结构借鉴 CNN 的设计理念，通过提出的PConv减少推理时的计算和内存成本，同时减少通道数并增加部分比例，降低延迟，并通过后续的PWConv来弥补特征信息可能缺失的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的fasternet_t0、fasternet_t1、fasterne....
【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络
1.FasterNet简介 摘要：为了设计快速的神经网络，许多研究工作一直专注于减少浮点运算（FLOPs）的数量。然而，我们观察到，FLOPs的这种减少，并不一定导致相似水平的延迟降低。这主要是由于低效的每秒浮点...
【CVPR轻量级网络】- 追求更高的FLOPS(FasterNet)
题目： Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks 摘要 提出了一种新的部分卷积（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问，可以更有效地提取空间特征。FLOPs 的减少并不一定会导致类似水平的延迟减少。在ImageNet1k上，小型FasterNet-T0在GPU、CP...
【CVPR2023】Backbone FasterNet：我不允许你不知道世界上还有比ShuffleNetV2还轻量的网络！
前言 CVPR是计算机视觉领域的顶级国际会议之一，每年都吸引了来自全球各地的学者和从业人员参与，2023年的CVPR也不例外。在本文中为大家介绍今年新出炉的网络——Backbone FasterNet。 在这里大家想要知道更详细的关于论文的内容，大家可以点击上方的论文链接，翻阅原文查看。博主在这里从尝试实操给大家带来Backbone FasterNet。 导读 ...
YOLOv5改进 | 2023主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络（ 提高FPS和检测效率）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是FasterNet网络，将其用来替换我们的特征提取网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率。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...
CVPR 2023 | 主干网络FasterNet 核心解读 代码分析
本文分享来自CVPR 2023的论文，提出了一种快速的主干网络，名为FasterNet。论文提出了一种新的卷积算子，partial convolution，部分卷积(PConv)，通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。创新在于部分卷积(PConv)，它选择一部分通道的特性进行常规卷积，剩余部分通道的特性保持不变，降低了计算复杂度，从而实现了快速高效的神经网络。区别于常规卷积：PCon....
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