YOLOv8是一種廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。為了在計(jì)算資源受限的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高效的目標(biāo)檢測(cè)，使用輕量級(jí)骨架是至關(guān)重要的。在這方面，MobileNetV3是一個(gè)出色的選擇，它具有較少的參數(shù)和計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保持了較高的準(zhǔn)確性和速度。
MobileNetV3是Google提出的一種輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過(guò)引入一系列創(chuàng)新的模塊和技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了在保持模型輕量化的同時(shí)提高檢測(cè)性能。下面我們將詳細(xì)介紹如何將MobileNetV3應(yīng)用于YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)模型。
首先，讓我們來(lái)了解YOLOv8的基本原理。YOLOv8是基于Single Shot Multibox Detector (SSD)架構(gòu)的改進(jìn)版。它將輸入圖像分成多個(gè)網(wǎng)格單元，并為每個(gè)單元預(yù)測(cè)邊界框和類(lèi)別概率。與傳統(tǒng)的兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法相比，YOLOv8具有更快的檢測(cè)速度，但在小目標(biāo)檢測(cè)和邊界框定位方面可能略有不足。
為了實(shí)現(xiàn)輕量化的YOLOv8，我們將MobileNetV3作為骨架網(wǎng)絡(luò)嵌入到Y(jié)OLOv8中。MobileNetV3主要通過(guò)以下兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)來(lái)減少模型復(fù)雜度和參數(shù)量：
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倒殘差結(jié)構(gòu)：MobileNetV3引入了一種稱(chēng)為倒殘差結(jié)構(gòu)的新型模塊。與傳統(tǒng)的殘差結(jié)構(gòu)相比，倒殘差結(jié)構(gòu)在減少參數(shù)的同時(shí)提高了特征表示能力。這種結(jié)構(gòu)可以有效地減少模型的計(jì)算量，使得模型更適用于輕量化目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。
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網(wǎng)絡(luò)寬度可調(diào)：MobileNetV3通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的寬度參數(shù)來(lái)控制模型的復(fù)雜度。較小的寬度參數(shù)可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度和參數(shù)量，從而實(shí)現(xiàn)輕量化。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)資源限制和性能要求來(lái)調(diào)整寬度參數(shù)，以獲得最佳的權(quán)衡。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-840562.html
下面是一個(gè)示例代碼，展示了如何使用MobileNetV3作為YOLOv8的骨架網(wǎng)絡(luò)：文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-840562.html
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