RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到RT-DETR中，有望借助其高效的结构和特性，提升RT-DETR在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是利用PP-LCNet中的DepSepConv模块优化RT-DETR。本文利用DepSepConv模块改善模型结构，使模型在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度。 模型 参数量 计算量 推理速度 rtdetr-l 32.8M 108.0GFLOPs 11.6ms Improv...
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V1的YOLOv11轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到YOLOv11中，有望借助其高效的结构和特性，提升YOLOv11在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度....
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是利用PP-LCNet中的DepSepConv模块优化YOLOv11中的C3k2。本文利用DepSepConv模块改善模型结构，使模型在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度。 模型 参数量 计算量 推理速度 YOLOv11m 20.0M 67.6GFLOPs 3.5ms Im...
ShuffleNet:极致轻量化卷积神经网络(分组卷积+通道重排)
@toc) 参考论文：ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices作者：Xiangyu Zhang ，Xinyu Zhou，Mengxiao Lin，Jian Sun1、论文摘要 我们引入了一个高效计算的CNN结构名字叫做shuffleNet，这个结构被设计用来解决部署算力非....
ShuffleNetV2:设计轻量化卷积神经网络的理论准则和应用实现
@toc 参考论文：ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 作者：Ningning Ma, Xiangyu Zhang, Hai-Tao Zheng, Jian Sun; 上一篇我们复现过ShuffleNetV1架构，今天来复现ShuffleNetV2架构 前置知识：Mobile....
轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。
Google论文解读：轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。 如果你对本文工作感兴趣，点击底部的阅读原文即可查看原论文。 关于作者：陈泰红，小米高级算法工程师，研究方向为人脸检测识别，手势识别与跟踪。 论文 | Inverted Residuals an...
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