yolov8网络的相关内容

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8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YOLOv8n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...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8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YOLOv8n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...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（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MobileNetV1，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone（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MobileNetV2，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多，其在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone（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MobileNetV3，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器Lite Reduced Atrous Spatial Pyramid Pooling（LR-ASPP），以提升在移动分类、检测和分割任务上...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制但是相对于SENetV1来说V2又在全局的角度进行了考虑)。在SENet中，所谓的挤压和...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用SENetV1改进网络结构 (ILSVRC冠军得主)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SENet中，所谓的挤压和激励（Squeeze-and-Excitation）操作是作为一个单元...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的是主干网络RevColV1，翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022，其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样)，由多个子网络（列）通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦，保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标检测任务，数据集数量越多其效果性能越好，亲测在包含1000个图片的数据集上其涨点效果就非常...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

YOLOv8改进主干 -> ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络，ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构，它融合了自监督学习技术和架构改进，特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化（GRN）层。我将其替换YOLOv8的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络也提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改...

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更新时间 2024-10-20 10:27:23

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