【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8 更换主干网络之 PP-LCNet，轻量级CPU卷积神经网络，降低参数量
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 我们提出了一种基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它在多项任务中提高了轻量级模型的性能。本文列出了在延迟几乎不...
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道注意力和空间注意力模块不同，我们的模块为特征图推断3D...
轻量级深度卷积神经网络在农业机器人中的应用
在本文中，作者提出了学习轻量级模型的一个非常新颖的方式，在实现精度超过 90% 的同时让训练速度快了一个数量级，让参数也少了一个数量级。作者主要使用了以下三个步骤：1). 将预先训练好的模型适应于手头的任务中。2). 在适应的模型中使用模型压缩技术来学习到一个具有更少参数的轻量级深度卷积神经网络（DCNN）3)....
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