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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MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

一、本文介绍本文记录的是基于MobileNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到RT-DETR中，有望借助其高效的结构和特性，提升RT-DETR在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度....

文章 2025-02-08 来自：开发者社区

RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为：RevCol 一种新型神经网络设计范式

一、本文介绍本文记录的是基于RevCol的RT-DETR目标检测改进方法研究。RevCol是一种新型神经网络设计范式，它由多个子网（列）及多级可逆连接构成，正向传播时特征逐渐解缠结且保持信息。可逆变换借鉴可逆神经网络思想，设计多级可逆单元用于解决模型对特征图形状的限制以及与信息瓶颈原则的冲突。本文将其应用到RT-DETR中，并配置了原论文中的revcol_tiny、revcol_small、r....

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MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

一、本文介绍本文记录的是基于MobileNet V1的YOLOv11轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到YOLOv11中，有望借助其高效的结构和特性，提升YOLOv11在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度....

文章 2025-02-04 来自：开发者社区

YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为：RevCol 一种新型神经网络设计范式

一、本文介绍本文记录的是基于RevCol的YOLOv11目标检测改进方法研究。RevCol是一种新型神经网络设计范式，它由多个子网（列）及多级可逆连接构成，正向传播时特征逐渐解缠结且保持信息。可逆变换借鉴可逆神经网络思想，设计多级可逆单元用于解决模型对特征图形状的限制以及与信息瓶颈原则的冲突。本文将其应用到v11中，并配置了原论文中的revcol_tiny、revcol_small、revco....

文章 2024-08-29 来自：开发者社区

探索操作系统的心脏：内核与用户空间的奥秘云计算与网络安全：技术挑战与未来趋势深度学习中的卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用

操作深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的工作方式，通过多层神经网络对大量数据进行学习和模式识别。卷积神经网络（CNN）是深度学习中最重要的一种网络结构，特别适用于处理图像、视频和其他多维数据。 CNN的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层的组合，自动提取输入数据的特征并进行分类或回归任务。卷积层负责提取...

文章 2024-08-18 来自：开发者社区

【神经网络】基于对抗神经网络的图像生成是如何实现的？

对抗神经网络，尤其是生成对抗网络（GAN），在图像生成领域扮演着重要角色。它们通过一个有趣的概念——对抗训练——来实现图像的生成。以下将深入探讨GAN是如何实现基于对抗神经网络的图像生成的：基本结构生成器(Generator)：生成器是一个神经网络，其任务是接收随机噪声向量作为输入，并尝...

文章 2024-08-09 来自：开发者社区

【博士每天一篇文献-算法】 PNN网络启发的神经网络结构搜索算法Progressive neural architecture search

阅读时间：2023-12-23 1 介绍年份：2018：Chenxi Liu,Google DeepMind研究科学家;Barret Zoph,OpenAI;Maxim Neumann,Goolge会议：B区会议， Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV).引用量：2320Liu C, Zoph B, ...

文章 2024-07-25 来自：开发者社区

像生物网络一样生长，具备结构可塑性的自组织神经网络来了

最近，一篇名为“Evolving Self-Assembling Neural Networks: From Spontaneous Activity to Experience-Dependent Learning”的论文引起了广泛关注。这篇论文由IT University of Copenhagen的Sebastian Risi团队撰写，并已发布在arXiv预印本...

文章 2024-07-19 来自：开发者社区

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8 更换主干网络之 PP-LCNet，轻量级CPU卷积神经网络，降低参数量

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+实战案例介绍摘要我们提出了一种基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它在多项任务中提高了轻量级模型的性能。本文列出了在延迟几乎不...

文章 2024-07-19 来自：开发者社区

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8 更换主干网络之EfficientNet，高效的卷积神经网络，降低参数量

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录： YOLOv8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: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要卷积神经网络（ConvNets）通常在固定的资源预算下开发&...

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更新时间 2025-02-10 13:39:52

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