文章 2025-02-09 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型

一、本文介绍 本文记录的是基于 GhostNetV3 的 RT-DETR轻量化改进方法研究。GhostNetV3的轻量模块采用重参数化方法,训练时为深度可分离卷积和1×1卷积添加线性并行分支,推理时通过逆重参数化移除分支、折叠操作,能够在不增加推理成本的同时提高性能,从而实现RT-DETR的轻量化改进。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backb.....

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型
文章 2025-02-09 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构

一、本文介绍 本文记录的是基于GhostNet v1的RT-DETR网络模型轻量化方法研究。GhostNet中的Ghost模块和Ghost瓶颈结构是其轻量化的关键。Ghost模块克服了传统卷积层计算资源需求大的问题,Ghost瓶颈则合理设计了通道数量的变化以及与捷径连接的方式,能更好地在减少计算成本的同时保持较高性能,从而提升模型在移动设备上的应用能力和效率。 模型 参数...

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构
文章 2025-02-04 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型

一、本文介绍 本文记录的是基于 GhostNetV3 的 YOLOv11 轻量化改进方法研究。GhostNetV3的轻量模块采用重参数化方法,训练时为深度可分离卷积和1×1卷积添加线性并行分支,推理时通过逆重参数化移除分支、折叠操作,能够在不增加推理成本的同时提高性能,从而实现YOLOv11的轻量化改进。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Back.....

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型
文章 2025-02-04 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构

一、本文介绍 本文记录的是基于GhostNet v1的YOLOv11网络模型轻量化方法研究。GhostNet中的Ghost模块和Ghost瓶颈结构是其轻量化的关键。Ghost模块克服了传统卷积层计算资源需求大的问题,Ghost瓶颈则合理设计了通道数量的变化以及与捷径连接的方式,能更好地在减少计算成本的同时保持较高性能,从而提升模型在移动设备上的应用能力和效率。 模型 参数...

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构

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