YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2卷积替换Conv【轻量化网络】
本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 在YOLOv5的GFLOPs计算量中,卷积占了其中大多数的比列,为了减少计算量,研究人员提出了用ShuffleNetV2代替Conv。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为ShuffleNetV2。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码...
YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV2,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征,同时去除狭窄层中的非线性,以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精...
YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone(轻量化网络结构)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构,并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络,其引入了两个简单的全局超参数,用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明,MobileNets在资源和准确性的权衡...
YOLOV5轻量化改进-MobileNetV3替换骨干网络
1、ymal文件修改将models文件下yolov5s.py复制重命名如下图所示:2、接着将如下代码替换,diamagnetic如下所示:# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license # Parameters nc: 1 # number of classe...
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