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  YOLOv8 更換骨干網(wǎng)絡(luò)之 MobileNetV3

  論文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02244 代碼地址：https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3 我們展示了基于互補(bǔ)搜索技術(shù)和新穎架構(gòu)設(shè)計(jì)相結(jié)合的下一代 MobileNets。MobileNetV3通過結(jié)合硬件感知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS）和 NetAdapt算法對(duì)移動(dòng)設(shè)計(jì)如何協(xié)同工作，利用互補(bǔ)的方法來(lái)提高移動(dòng)端CP

  2023年04月21日

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  改進(jìn)YOLO系列 | YOLOv5 更換骨干網(wǎng)絡(luò)之 ConvNeXt

  ??2023/6/30 更新源代碼 ，并追加結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的超參數(shù)文件 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 代碼地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 視覺識(shí)別的“Roaring 20年代”始于視覺變換器（ViTs）的引入，它很快取代了ConvNets，成為最先進(jìn)的圖像分類模型。另一方面，普通ViTs在應(yīng)

  2024年02月04日

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  改進(jìn)YOLO系列 | GhostNetV2: 用長(zhǎng)距離注意力增強(qiáng)低成本運(yùn)算 | 更換骨干網(wǎng)絡(luò)之GhostNetV2

  *包含YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-Tiny 的 yaml 文件 輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是專門為在移動(dòng)設(shè)備上具有更快推理速度的應(yīng)用而設(shè)計(jì)的。卷積操作只能捕捉窗口區(qū)域內(nèi)的局部信息，這防止了性能的進(jìn)一步提高。將自注意力引入卷積可以很好地捕捉全局信息，但這將大大拖累實(shí)際速度。

  2023年04月17日

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  主干網(wǎng)絡(luò)篇 | YOLOv8更換主干網(wǎng)絡(luò)之VanillaNet | 華為方舟實(shí)驗(yàn)室提出全新輕量級(jí)骨干架構(gòu)

  前言： Hello大家好，我是小哥談。 華為方舟實(shí)驗(yàn)室所提出的VanillaNet架構(gòu)克服了固有復(fù)雜性的挑戰(zhàn)，使其成為資源受限環(huán)境的理想選擇。其易于理解和高度簡(jiǎn)化的架構(gòu)為高效部署開辟了新的可能性。廣泛的實(shí)驗(yàn)表明，VanillaNet提供的性能與著名的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和vision transformer

  2024年04月14日

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

  ?????? 本文改進(jìn)： ??巧妙引入跨層的廉價(jià)操作，減少計(jì)算量的同時(shí)減少的內(nèi)存數(shù)據(jù)搬運(yùn)，基于此設(shè)計(jì)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

  2024年02月02日

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• YOLOv8芒果獨(dú)家首發(fā) | 改進(jìn)新主干：改進(jìn)版目標(biāo)檢測(cè)新范式骨干PPHGNetv2，百度出品，提升YOLOv8檢測(cè)能力

  ?? 本篇內(nèi)容 ：YOLOv8改進(jìn)新主干：目標(biāo)檢測(cè)新范式骨干PPHGNetv2改進(jìn)版，百度出品，提升YOLOv8檢測(cè)能力 ????????本博客 改進(jìn)源代碼改進(jìn) 適用于 YOLOv8 按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的代碼即可 ??本文提出改進(jìn) 原創(chuàng) 方式：二次創(chuàng)新，YOLOv8專屬，充分結(jié)合YOLOv8和 PPHGNetv2網(wǎng)絡(luò) 本改進(jìn)結(jié)

  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(píng)價(jià)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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  YOLOV8改進(jìn)：更換為MPDIOU,實(shí)現(xiàn)有效漲點(diǎn)

  1.該文章屬于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改進(jìn)專欄，包含大量的改進(jìn)方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改進(jìn)方式。 2.提供更加詳細(xì)的改進(jìn)方法，如將注意力機(jī)制添加到網(wǎng)絡(luò)的不同位置，便于做實(shí)驗(yàn)，也可以當(dāng)做論文的創(chuàng)新點(diǎn)。 2.漲點(diǎn)效果：更換為MPDIOU,實(shí)現(xiàn)有效漲點(diǎn)！ 目錄

  2024年02月10日

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  YOLOv5/v7 更換骨干網(wǎng)絡(luò)之 SwinTransformer

  提供 YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv7-tiny 模型 YAML 文件 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 代碼地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 本文介紹了一種新的視覺 Transformer ，稱為 Swin Transformer ，它可以作為計(jì)算機(jī)視覺通用的骨干網(wǎng)絡(luò)。從語(yǔ)言到視覺的轉(zhuǎn)換中，適應(yīng) Transformer 所面臨的

  2023年04月14日

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• YOLOv8改進(jìn)輕量級(jí)PP-LCNet主干系列：最新使用超強(qiáng)悍CPU級(jí)骨干網(wǎng)絡(luò)PP-LCNet，在CPU上讓模型起飛，速度比MobileNetV3+快3倍，又輕又快

  ??本篇文章 基于 YOLOv8 芒果改進(jìn)YOLO系列： YOLOv8改進(jìn)輕量級(jí)主干系列：最新使用超強(qiáng)悍CPU級(jí)骨干網(wǎng)絡(luò)PP-LCNet，在CPU上讓模型起飛，速度比MobileNetV3+快3倍、打造全新YOLOv8檢測(cè)器 。 ??????內(nèi)含改進(jìn)源代碼，按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的代碼即可 參數(shù)量和計(jì)算量均下降 重點(diǎn) ：????

  2024年02月06日

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