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YOLOv5改進(jìn)實(shí)戰(zhàn) | 更換主干網(wǎng)絡(luò)Backbone（四）之輕量化模型MobileNetV3

2年前作者：w94ghz分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報(bào)

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前言

輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)是一種針對移動(dòng)設(shè)備等資源受限環(huán)境的深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)方法。下面是一些常見的輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法：

網(wǎng)絡(luò)剪枝：移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中冗余的連接和參數(shù)，以達(dá)到模型壓縮和加速的目的。
分組卷積：將卷積操作分解為若干個(gè)較小的卷積操作，并將它們分別作用于輸入的不同通道，從而減少計(jì)算量。
深度可分離卷積：將標(biāo)準(zhǔn)卷積分解成深度卷積和逐點(diǎn)卷積兩個(gè)步驟，使得在大部分情況下可以大幅減少計(jì)算量。
跨層連接：通過跨越多個(gè)層級(jí)的連接方式來增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度和復(fù)雜性，同時(shí)減少了需要訓(xùn)練的參數(shù)數(shù)量。
模塊化設(shè)計(jì)：將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分解為多個(gè)可重復(fù)使用的模塊，以提高模型的可調(diào)節(jié)性和適應(yīng)性。

傳統(tǒng)的YOLOv5系列中，Backbone采用的是較為復(fù)雜的C3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這使得模型計(jì)算量大幅度的增加，檢測速度較慢，應(yīng)用受限，在某些真實(shí)的應(yīng)用場景如移動(dòng)或者嵌入式設(shè)備，如此大而復(fù)雜的模型時(shí)難以被應(yīng)用的。為了解決這個(gè)問題，本章節(jié)通過采用MobileNetV3輕量化主干網(wǎng)絡(luò)作為文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-722683.html

到了這里，關(guān)于YOLOv5改進(jìn)實(shí)戰(zhàn) | 更換主干網(wǎng)絡(luò)Backbone（四）之輕量化模型MobileNetV3的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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