YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络(附对比试验效果图)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是特征提取网络UniRepLknet,其也是发表于今年12月份的最新特征提取网络,该网络结构的重点在于使用Dilated Reparam Block和大核心指导原则,强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合,以及使用带扩张的小核心进行重新参数化,该网络结构就是在...
YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络(全网首发)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型,将其应用在我们的特征提取网络来提取特征,同时本文给大家解决其自带的一个报错,通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积GLU,模拟生物视觉系统,特别是对于中心凹的视觉感知。这种方法...
YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv5(超级轻量化精度更高)
一、本文介绍 本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv5的主干,RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型,其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列,其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet,其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型(亲测这个H...
YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV1高效的特征提取网络
一、本文介绍 这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV1主干,用其替换我们YOLOv8的特征提取网络,其主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率,以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数,统一调整所有维度。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体...
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