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[帮助文档] 查看云网络组网结构与流量分布情况

您可以在网络智能服务 NIS（Network Intelligence Service）中通过网络拓扑和流量分析快速了解公司业务在云网络的组网形态及流量分布情况，帮助您优化资源分配，规划网络架构。

YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于C2f中组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，包括多个类别的数据集，其在轻...

企业级云上网络构建

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TCP/IP 网络基础

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YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(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主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计，包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快...

YOLOv8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...

YOLOv8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...

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3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MobileNetV3，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器Lite Reduced Atrous Spati...

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机...

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用SENetV1改进网络结构 (ILSVRC冠军得主)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SEN...

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更新时间 2024-02-08 10:43:39

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