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 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...
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码).md
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 摘要 我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自## 摘要 在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的...
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