文章 2024-07-19 来自:开发者社区

【YOLOv8改进- Backbone主干】2024最新轻量化网络MobileNetV4替换YoloV8的BackBone

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 摘要:我们介绍了最新一代的MobileNets,称为MobileNetV4(MNv4),其架构设计在移动设备上具有通用的高效性。核心是我们引入...

【YOLOv8改进- Backbone主干】2024最新轻量化网络MobileNetV4替换YoloV8的BackBone
文章 2024-05-23 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | 融合模块 | 用Resblock+CBAM卷积替换Conv【轻量化网络】

​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。而凯明大神的神作resnet可以减少信息的丢失。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为Resblock+CBAM。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码.....

YOLOv8改进 | 融合模块 | 用Resblock+CBAM卷积替换Conv【轻量化网络】

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文章 2024-05-20 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2卷积替换Conv【轻量化网络】

​ 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ShuffleNetV2代替Conv。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为ShuffleNetV2。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践。以帮助您.....

YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2卷积替换Conv【轻量化网络】
文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【GhostNet】复现CVPR2020| 保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现

前言   近年来,随着深度学习技术的快速发展,越来越多的神经网络架构被提出。其中,GhostNet是一个备受关注的网络架构,其提出的主要目的是在保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现。GhostNet的设计思想独特,引入了ghost module这一新的网络模块,并采用了一系列的优化方法。本篇博客将详细介绍GhostNet的原理、优点以及应用场景,以及其在图像分类任务上的性能表现。 ...

【GhostNet】复现CVPR2020| 保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现
文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化:实操】动手实现神经网络中的裁枝操作(附演示代码&yolo系列)

前言    神经网络中的裁剪操作指的是去除网络中一些不必要的权重或节点,从而减少网络的复杂度和计算量,提高网络的效率和泛化能力。 裁枝简介   神经网络模型中的参数数量很大,模型大小可能会限制模型的部署和使用,裁剪可以有效地减少网络中的参数数量,从而减小模型的大小,使其更加易于部署和使用;在神经网络在推理时需要进行大量的乘加操作,计算量非常大,裁剪可以减少网络中的冗余连接...

文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化网络】概述网络进行轻量化处理中的:剪枝、蒸馏、量化

前言   在实际工程中我们往往需要在pc端进行部署安装,这个时候我们迫切需要让神经网络的推理效率变的更快,精度尽量不会有损失,这个时候剪枝、蒸馏和量化是我们不二的选择。 剪枝   神经网络中的剪枝操作指的是在已经训练好的神经网络中,移除一些不必要的连接或节点,以达到减小模型大小、加速推理、降低过拟合等目的的操作。常见的剪枝方法包括: 权重剪枝(Weig...

文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化网络】实战:更改SqueezeNet网络&MobileNet网络& ShuffleNet网络输出替换yolo的backbone部分

前言   因此我们可以在“写(水)”论文的时候更换yolo的主干网络进行实验获取实验参数。在本文中将介绍ShuffleNetV2网络以及MobilenetV2网络更改的主干网络。   轻量化网络相比于 YOLO 系列网络的主干网络,具有以下优势: 更快的推理速度:轻量化网络通常具有更少的参数和计算量,因此在推理时可以更快地处理输入数据。 更小的模型尺...

文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化网络】初识:SqueezeNet网络&MobileNet网络& ShuffleNet网络

前言    轻量化网络是指在保证模型精度的前提下,通过一系列优化技术使得模型参数数量大幅减少的深度学习模型。它的诞生主要是为了解决深度学习在移动端等资源受限环境中应用受限的问题。随着近年来深度学习的应用场景不断扩大,轻量化网络也逐渐成为了热门的研究方向,各种轻量化网络层出不穷。    例如MobileNet、ShuffleNet、SqueezeNet等。 这些轻量化网络都采用了一...

文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV2,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征,同时去除狭窄层中的非线性,以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多,其在多种应用(如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构)
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构(既轻量又长点)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块),我们将其用于C2f中组合出一种新的结构,来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用,我将其用于我的数据集上实验,包括多个类别的数据集,其在轻量网络结构的同时,却能够提高一定的mAP精度,所以这是一种十分高效的模块,该网络结构非常适...

YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构(既轻量又长点)

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