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【YOLOv8改進】iRMB：倒置殘差移動塊 (論文筆記+引入代碼).md

2年前作者：程序員半夏分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報

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介紹

【YOLOv8改進】iRMB：倒置殘差移動塊 (論文筆記+引入代碼).md,YOLO目標檢測創(chuàng)新改進與實戰(zhàn)案例精講,YOLO,論文閱讀,目標檢測

摘要

本論文旨在開發(fā)現(xiàn)代、高效、輕量的密集預(yù)測模型，并在參數(shù)、浮點運算次數(shù)與性能之間尋求平衡。雖然倒置殘差塊（IRB）是輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的重要基礎(chǔ)，但在基于注意力的研究中尚缺類似的構(gòu)件。本研究從統(tǒng)一視角出發(fā)，結(jié)合高效IRB和有效的Transformer組件，重新考慮輕量級基礎(chǔ)架構(gòu)。我們將基于CNN的IRB擴展到基于注意力的模型，并提出了一種單殘差元移動塊（MMB）用于輕量級模型設(shè)計?；诤唵味行У脑O(shè)計原則，我們推出了一種新型的倒置殘差移動塊（iRMB），并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了一個類似于ResNet的高效模型（EMO），適用于下游任務(wù)。在ImageNet-1K、COCO2017和ADE20K基準上的大量實驗表明，我們的EMO在性能上超越了最先進的方法，例如，EMO-1M/2M/5M在Top-1準確率上分別達到了71.5、75.1和78.4，超過了同等級別的CNN-/基于注意力的模型，同時在參數(shù)、效率和準確度上取得了良好的權(quán)衡：在iPhone14上運行速度比EdgeNeXt快2.8-4.0倍。

創(chuàng)新點

iRMB (Inverted Residual Mobile Block) 的創(chuàng)新點在于其結(jié)合了CNN和Transformer架構(gòu)的優(yōu)點，為移動端應(yīng)用設(shè)計了一個簡單而高效的模塊。這一設(shè)計旨在解決移動設(shè)備上對存儲和計算資源限制下的高效模型需求，同時克服了現(xiàn)有輕量級CNN模型和T文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-841097.html

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