【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(4)

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【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(1)

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1. efficientViT简介 论文发表时间:2023.09.27 github地址:https://github.com/mit-han-lab/efficientvit paper地址:...

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【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(2)https://developer.aliyun.com/article/1536651 第2步–修改tasks.py中的相关内容 parse_model函数修改 修改ultralytics...

【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(2)

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【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(1)https://developer.aliyun.com/article/1536649 第1步–添加efficientVit.py文件,并导入 在ultralytics/nn/backbo...

YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】

YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】

本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 在目标检测领域内,尽管YOLO系列的算法傲视群雄,但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候,由于卷积的缘故,会导致很多信息的丢失。对于小目标来说更是如此,这样将大幅度降低小目标的检测能力。本文给大家带来的教程是将原来的网络结构替换为更适合小目...

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

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一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是主干网络,一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个),其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计,包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快...

RepVGG网络中重参化网络结构解读【附代码】下

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在repvgg_model_convert()函数的for循环中,对上述打印的模型进行遍历,刚开始循环可以获得module为:RepVGGBlock( (nonlinearity): ReLU() (se): Identity() (rbr_dense): Sequential( (conv): C...

RepVGG网络中重参化网络结构解读【附代码】上

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     YOLOv7论文中会遇到一个词叫“重参化网络”或者“重参化卷积”,YOLOV7则是用到了这种网络结构,里面参考的论文是“RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again”。该网络是在预测阶段采用了一种类似于VGG风格的...

深度残差收缩网络(3):网络结构

(1)深度残差网络的回顾 在下图中,(a)-(c)分别是三种残差模块,(d)是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化(Batch Normalization),ReLU指的是整流线性单元激活函数(Rectifier Linear Unit),Conv指的是卷积层(Convolutional l...

《中国人工智能学会通讯》——3.3 基于网络结构和节点信息的网络表 示方法

3.3 基于网络结构和节点信息的网络表 示方法 除了节点之间的网络结构信息,网络节点本身往往存在丰富的信息。比如,在维基百科中的文章连接形成的信息网络中,每篇文章作为一个节点,节点包含了丰富的文本信息;在社交网络中(如图2 所示),每个用户节点包含用户产生的文本内容及用户属性(如性别、学校、地点、公...

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