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YOLOv8-Seg改進(jìn)：輕量化改進(jìn) | 華為GhostNet再升級，全系列硬件上最優(yōu)極簡AI網(wǎng)絡(luò)G_ghost | IJCV22

1年前作者：會AI的學(xué)姐分類：Toy博客閱讀(28)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了YOLOv8-Seg改進(jìn)：輕量化改進(jìn) | 華為GhostNet再升級，全系列硬件上最優(yōu)極簡AI網(wǎng)絡(luò)G_ghost | IJCV22。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

??????本文改進(jìn)：??巧妙引入跨層的廉價操作，減少計算量的同時減少的內(nèi)存數(shù)據(jù)搬運(yùn)，基于此設(shè)計了GPU版GhostNet，G-GhostNet與YOLOV8建立輕量結(jié)合

??????YOLOv8-seg創(chuàng)新專欄：

學(xué)姐帶你學(xué)習(xí)YOLOv8，從入門到創(chuàng)新，輕輕松松搞定科研；
1）手把手教你如何訓(xùn)練YOLOv8-seg；
2）模型創(chuàng)新，提升分割性能；
3）獨(dú)家自研模塊助力分割；

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?1.G_ghost介紹

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?論文：https://arxiv.org/abs/2201.03297

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-782196.html

到了這里，關(guān)于YOLOv8-Seg改進(jìn)：輕量化改進(jìn) | 華為GhostNet再升級，全系列硬件上最優(yōu)極簡AI網(wǎng)絡(luò)G_ghost | IJCV22的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY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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YOLOv5改進(jìn)實(shí)戰(zhàn) | 更換主干網(wǎng)絡(luò)Backbone（一）之輕量化網(wǎng)絡(luò)Ghostnet
前言輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計是一種針對移動設(shè)備等資源受限環(huán)境的深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計方法。下面是一些常見的輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法：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較小的卷積操作，并將它們分
2024年02月05日
瀏覽(31)
【YOLOv8改進(jìn)】 YOLOv8 更換骨干網(wǎng)絡(luò)之 GhostNet ：通過低成本操作獲得更多特征 (論文筆記+引入代碼).md
在嵌入式設(shè)備上部署卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）由于有限的內(nèi)存和計算資源而變得困難。特征圖中的冗余是那些成功的CNNs的一個重要特性，但在神經(jīng)架構(gòu)設(shè)計中很少被研究。本文提出了一種新穎的Ghost模塊，用于通過低成本操作生成更多的特征圖?；谝唤M內(nèi)在特征圖，我們應(yīng)用一
2024年03月20日
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YOLOv8改進(jìn) | 檢測頭篇 | 利用DySnakeConv改進(jìn)檢測頭專用于分割的檢測頭（全網(wǎng)獨(dú)家首發(fā)，Seg）
本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是一種我進(jìn)行優(yōu)化的專用于分割的檢測頭，在分割的過程中，最困難的無非就是邊緣的檢測，動態(tài)蛇形卷積（Dynamic Snake Convolution）通過自適應(yīng)地聚焦于細(xì)長和迂回的局部結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確地捕捉管狀結(jié)構(gòu)的特征。這種卷積方法的核心思想是，通過動態(tài)形
2024年02月02日
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如何從輕量化角度改進(jìn)YOLOv8？
隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)檢測一直是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的熱門話題。而YOLO（You Only Look Once）作為一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法，在檢測速度和準(zhǔn)確率方面都有很好的表現(xiàn)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，YOLO還存在著一些問題，例如它的模型比較大，需要較高的計算資源
2024年02月04日
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YOLOv8優(yōu)化策略：輕量化改進(jìn) | MobileNetV3，輕量級骨架首選
??????? 本文改進(jìn)：MobileNetV3的創(chuàng)新點(diǎn)包括：使用自適應(yīng)瓶頸寬度、借鑒SENet中的Squeeze-and-Excitation機(jī)制、引入h-swish激活函數(shù)等。 ???????YOLOv8改進(jìn)專欄：學(xué)姐帶你學(xué)習(xí)YOLOv8，從入門到創(chuàng)新，輕輕松松搞定科研；論文：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf? MobileNetV1、V2、V3都是G
2024年01月24日
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YOLOv8改進(jìn) | 融合改進(jìn)篇 | 華為VanillaNet + BiFPN突破漲點(diǎn)極限
本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是華為VanillaNet主干配合 BiFPN 實(shí)現(xiàn)融合漲點(diǎn)，這個主干是一種注重極簡主義和效率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)我也將其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，?其中的BiFPN不用介紹了從其發(fā)布到現(xiàn)在一直是比較熱門的改進(jìn)機(jī)制，其主要思想是通過多層級的特征金字塔和雙向信息傳遞來提高
2024年01月19日
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YOLOv8改進(jìn) | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（既輕量又長點(diǎn)）
本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是利用 YOLO-MS 提出的一種針對于實(shí)時目標(biāo)檢測的 MSBlock 模塊 (其其實(shí)不能算是Conv但是其應(yīng)該是一整個模塊) ，我們將其用于C2f中組合出一種新的結(jié)構(gòu)，來替換我們網(wǎng)絡(luò)中的模塊可以達(dá)到一種輕量化的作用，我將其用于我的數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)，包括多個類
2024年02月01日
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YOLOv8改進(jìn) | 主干篇 | 華為移動端模型Ghostnetv1改進(jìn)特征提取網(wǎng)絡(luò)
本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是華為移動端模型 Ghostnetv1 ，華為的 GhostNet 是一種輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在在計算資源有限的嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高性能的圖像分類。 GhostNet的關(guān)鍵思想在于通過引入Ghost模塊，以較低的計算成本增加了特征圖的數(shù)量，從而提高了模型的性能。這種
2024年01月19日
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YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8改進(jìn)多種檢測解耦頭系列｜即插即用：首發(fā)最新更新超多種高精度&輕量化解耦檢測頭（最新檢測頭改進(jìn)集合），內(nèi)含多種檢測頭/解耦頭改進(jìn)，檢測頭高效漲點(diǎn)
?? 本篇內(nèi)容：YOLOv5改進(jìn)多種檢測解耦頭系列：首發(fā)更新超多種高精度｜輕量化解耦檢測頭（最全改進(jìn)集合），內(nèi)含多種檢測頭/解耦頭改進(jìn)，高效漲點(diǎn) ?? ??????內(nèi)含·改進(jìn)源代碼·，按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的源代碼即可重點(diǎn) ：??????有同學(xué)已經(jīng)內(nèi)測使用這個系列的各
2024年02月06日
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YOLOv5改進(jìn)系列（10）——替換主干網(wǎng)絡(luò)之GhostNet
【YOLOv5改進(jìn)系列】前期回顧： YOLOv5改進(jìn)系列（0）——重要性能指標(biāo)與訓(xùn)練結(jié)果評價及分析 YOLOv5改進(jìn)系列（1）——添加SE注意力機(jī)制
2024年02月09日
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