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....
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....
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...
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DWRSeg：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
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 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的...
【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- 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&...
【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，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 视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为...
图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，
一、图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）概述 图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，GNNs能够捕获图数据中的节点特征、边特征以及图的整体结构信息。这使得GNNs在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用...
深度之眼（二十八）——神经网络基础知识（三）-卷积神经网络
一、前言 卷积神经网络–AlexNet(最牛)-2012 Lenet-5-大规模商用（1989） 二、卷积操作 1.特征具有局部性：卷积核每次仅连接KK区域，KK是卷积核尺寸 2.特征可能出现...
YOLOv8改进 | Neck | 在网络中替换c2f为融合蛇形卷积的C2f_DySnakeConv
本专栏所有程序均经过测试，可成功执行 蛇形动态卷积是一种新型的卷积操作，旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。它通过自适应地调整卷积核的权重，使得网络能够更加关注管状结构的局部特征，如血管的分叉和弯曲部分。这种卷积操作的设计灵感来源于蛇形曲线，它能够在不同尺度上捕捉到管状结构的细节信息，从而提高准确性。通过在卷积过程中引入这种动态性，DSCNet能够更有效地处理管状结构的复杂性和变异性.....
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