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】
文章 2024-05-20 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2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YOLOv5的GFLOPs计算量中,卷积占了其中大多数的比列,为了减少计算量,研究人员提出了用ShuffleNetV2代替Conv。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为ShuffleNetV2。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放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践。以帮助您.....

YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2卷积替换Conv【轻量化网络】

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开发者课程背景图
文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【GhostNet】复现CVPR2020| 保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现

前言   近年来,随着深度学习技术的快速发展,越来越多的神经网络架构被提出。其中,GhostNet是一个备受关注的网络架构,其提出的主要目的是在保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现。GhostNet的设计思想独特,引入了ghost module这一新的网络模块,并采用了一系列的优化方法。本篇博客将详细介绍GhostNet的原理、优点以及应用场景,以及其在图像分类任务上的性能表现。 ...

【GhostNet】复现CVPR2020| 保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现
文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化网络】概述网络进行轻量化处理中的:剪枝、蒸馏、量化

前言   在实际工程中我们往往需要在pc端进行部署安装,这个时候我们迫切需要让神经网络的推理效率变的更快,精度尽量不会有损失,这个时候剪枝、蒸馏和量化是我们不二的选择。 剪枝   神经网络中的剪枝操作指的是在已经训练好的神经网络中,移除一些不必要的连接或节点,以达到减小模型大小、加速推理、降低过拟合等目的的操作。常见的剪枝方法包括: 权重剪枝(Weig...

文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化网络】实战:更改SqueezeNet网络&MobileNet网络& ShuffleNet网络输出替换yolo的backbone部分

前言   因此我们可以在“写(水)”论文的时候更换yolo的主干网络进行实验获取实验参数。在本文中将介绍ShuffleNetV2网络以及MobilenetV2网络更改的主干网络。   轻量化网络相比于 YOLO 系列网络的主干网络,具有以下优势: 更快的推理速度:轻量化网络通常具有更少的参数和计算量,因此在推理时可以更快地处理输入数据。 更小的模型尺...

文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化网络】初识:SqueezeNet网络&MobileNet网络& ShuffleNet网络

前言    轻量化网络是指在保证模型精度的前提下,通过一系列优化技术使得模型参数数量大幅减少的深度学习模型。它的诞生主要是为了解决深度学习在移动端等资源受限环境中应用受限的问题。随着近年来深度学习的应用场景不断扩大,轻量化网络也逐渐成为了热门的研究方向,各种轻量化网络层出不穷。    例如MobileNet、ShuffleNet、SqueezeNet等。 这些轻量化网络都采用了一...

文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是主干网络,一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个),其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计,包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快,推理速度也要比基础版本的要快,其效果完爆之前的MobileNetV3等轻量化网络模型。欢...

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv5(超级轻量化精度更高)

一、本文介绍 本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv5的主干,RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型,其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列,其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet,其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型(亲测这个HGNet网络比YOLO的主干更加轻量化和精度更高的主干,非常适合轻量化研究的读者),这个网...

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv5(超级轻量化精度更高)
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv8(超级轻量化精度更高)

一、本文介绍本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干,RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型,其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列,其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet,其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型(亲测这个HGNet网络比YOLO的主干更...

YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv8(超级轻量化精度更高)
文章 2023-08-17 来自:开发者社区

【轻量化网络系列(4)】ShuffleNetV1论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现)

前言 前面我们学了MobileNetV1-3,从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++(旷视)在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构,论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作:pointwise group convolut...

【轻量化网络系列(4)】ShuffleNetV1论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现)

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