RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_....
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的YOLOv11轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_....
【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...
【YOLOv8改进】MobileViT 更换主干网络： 轻量级、通用且适合移动设备的视觉变压器 (论文笔记+引入代码)
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 轻量级卷积神经网络（CNNs）已成为移动视觉任务的事实标准。它们的空间归纳偏差使它们...
【CVPR轻量级网络】- 追求更高的FLOPS(FasterNet)
题目： Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks 摘要 提出了一种新的部分卷积（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问，可以更有效地提取空间特征。FLOPs 的减少并不一定会导致类似水平的延迟减少。在ImageNet1k上，小型FasterNet-T0在GPU、CP...
【好用的个人工具】在Docker环境下部署WatchYourLAN轻量级网络IP扫描器
一、WatchYourLAN介绍 1.1 WatchYourLAN简介 WatchYourLAN是一款开源的且带有 Web GUI 的轻量级网络 IP 扫描器。 1.2 WatchYourLAN特点 轻量级：WatchYourLAN是一个精简且高效的工具，可以在短时间内扫描大量的IP地址，并提供准确的结果。 快速扫描：WatchYourLAN能够快速扫描局域网中的IP地址...
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 | 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...
【论文速递】CCDC2021 - 轻量级网络的结构化注意知识蒸馏
【论文原文】：Structured Attention Knowledge Distillation for Lightweight Networks获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9601745CSDN下载：https://download.csdn.net/download/qq_507576....
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