文章 2024-07-19 来自:开发者社区

【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 - 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
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...

【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

企业级云上网络构建

10 课时 |
950 人已学 |
免费

专有云网络基础架构介绍

1 课时 |
826 人已学 |
免费

TCP/IP 网络基础

4 课时 |
1117 人已学 |
免费
开发者课程背景图
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,如果有更多资源可用,则会进行扩展以提高准确性。在本文中,我们系统地研...

【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
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...

【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!
文章 2024-07-13 来自:开发者社区

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...

文章 2024-07-09 来自:开发者社区

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...

深度之眼(二十八)——神经网络基础知识(三)-卷积神经网络
文章 2024-06-12 来自:开发者社区

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.....

YOLOv8改进 | Neck | 在网络中替换c2f为融合蛇形卷积的C2f_DySnakeConv
文章 2024-06-11 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | 卷积模块 | 在主干网络中添加/替换蛇形卷积Dynamic Snake Convolution

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.....

YOLOv8改进 | 卷积模块 | 在主干网络中添加/替换蛇形卷积Dynamic Snake Convolution
文章 2024-05-28 来自:开发者社区

YOLOv8 | 卷积模块 | 提高网络的灵活性和表征能力的动态卷积【附代码+小白可上手】

​💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡 轻量级卷积神经网络由于其低计算预算限制了CNNs的深度(卷积层数)和宽度(通道数),导致了性能下降和表示能力受限的问题。而动态卷积恰好能解决这一问题,这...

YOLOv8 | 卷积模块 | 提高网络的灵活性和表征能力的动态卷积【附代码+小白可上手】
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】

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

域名解析DNS

关注DNS技术、标准、产品和行业趋势,连接国内外相关技术社群信息,加强信息共享。

+关注