RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换华为的极简主义骨干网络：VanillaNet
一、本文介绍 本文记录的是基于VanillaNet的RT-DETR轻量化改进方法研究。VanillaNet的极简主义在于无 shortcut 连接，并且在网络的每个阶段仅使用一层卷积，无额外复杂模块，仅通过自身简洁的架构设计和训练策略，实现有效地训练和优化。 本文在替换骨干网络中配置了原论文中的vanillanet_5、vanillanet_6、vanillanet_7、vanillanet_8....
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换华为的极简主义骨干网络：VanillaNet
一、本文介绍 本文记录的是基于VanillaNet的YOLOv11轻量化改进方法研究。VanillaNet的极简主义在于无 shortcut 连接，并且在网络的每个阶段仅使用一层卷积，无额外复杂模块，仅通过自身简洁的架构设计和训练策略，实现有效地训练和优化。 本文在替换骨干网络中配置了原论文中的vanillanet_5、vanillanet_6、vanillanet_7、vanillanet_8....
13层网络如何拿下83%精度？极简神经网络架构VanillaNet作者亲自解读
过去几十年里，人工神经网络取得了显著的进展，这归功于一种理念：增加网络的复杂度可以提高性能。从 AlexNet 引爆了深度学习在计算机视觉的热潮后，研究者们为了提升深度网络的性能，精心地设计出了各种各样的模块，包括 ResNet 中的残差，ViT 中的注意力机制等。然而，从 ResNet 到 ViT 以来，尽管深层的复杂神经网络可以取得很好的性能，但在实际应用中，这些网络的复杂度和硬件亲和程度使....
13层网络拿下83%精度，华为诺亚新型神经网络架构VanillaNet「简约」到极致
深度学习模型架构越复杂越好吗？自过去的几十年里，人工神经网络取得了显著的进展，这归功于一种理念：增加网络的复杂度可以提高性能。从 AlexNet 引爆了深度学习在计算机视觉的热潮后，研究者们为了提升深度网络的性能，精心地设计出了各种各样的模块，包括 ResNet 中的残差，ViT 中的注意力机制等。然而，尽管深层的复杂神经网络可以取得很好的性能，但他们在实际应用中的推理速度往往会受到这些复杂操作....
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