文章 2024-05-22 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 主干网络 | 用EfficientNet卷积替换backbone【教程+代码 】

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡 在YOLOv5的GFLOPs计算量中,卷积占了其中大多数的比列,为了减少计算量,研究人员提出了用EfficientNet代替backbone。本文给大家带来的教程是将原来的主干网络替换为Eff...

YOLOv5改进 | 主干网络 | 用EfficientNet卷积替换backbone【教程+代码 】
文章 2024-05-19 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡 尽管Ultralytics 推出了最新版本的 YOLOv8 模型。但YOLOv5作为一个anchor base的目标检测的算法,YOLOv5可能比YOLOv8的效果更好。注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一࿰...

YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】
阿里云文档 2024-03-28

堡垒机网络域视频演示教程

本视频介绍堡垒机网络域的使用场景及配置步骤。当您的服务器分布在不同网络环境中且与堡垒机所在专有网络(VPC)网络不互通,推荐使用堡垒机的网络域功能。您可以为这些服务器配置一台代理服务器,然后在堡垒机中创建网络域并成功连接到代理服务器,通过代理服务器运维其他服务器。

文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO,其的构成块iRMB在之前我已经发过了,同时进行了二次创新,本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO,所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中,再次形成二次创新,同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构,在开始之前给大家推荐一下我的专栏,本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复,以及融合改进,...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV1(附代码+修改教程)

一、本文内容 本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV1,这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。它通过使用点群卷积和通道混洗等操作,减少了计算成本,同时保持了准确性,通过这些技术,ShuffleNet在降低计算复杂度的同时,也优化了内存使用,使其更适合低功耗的移动设备(我在YOLOv5n上修改该主干计算量仅为2GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨,其非常适合轻量化的读者来使用...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV1(附代码+修改教程)
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2(附代码+修改教程)

一、本文内容 本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV2,这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。其在ShuffleNetV1的基础上强调除了FLOPs之外,还应考虑速度、内存访问成本和平台特性。(我在YOLOv5n上修改该主干降低了GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨,其非常适合轻量化的读者来使用,同时精度也有一定程度的上涨)。本文通过介绍其主要框架原理,然后教你如何添加该网...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2(附代码+修改教程)

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