YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】

YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡 尽管Ultralytics 推出了最新版本的 YOLOv8 模型。但YOLOv5作为一个anchor base的目标检测的算法,YOLOv5可能比YOLOv8的效果更好。注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一࿰...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 (2023.11最新成果,全网独家首发)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 (2023.11最新成果,全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络Retinexformer,其是由今年最新发布的针对于黑夜目标检测的改进机制(非常适合大家用来发表论文),其主要思想是通过一种新颖的一阶段Retinex-based框架来增强低光图像。这个框架结合了照明信息的估计和损坏恢复,目的是提高低光图像...

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YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO,其的构成块iRMB在之前我已经发过了,同时进行了二次创新,本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO,所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中,再次形成二次创新,同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构,在开始之前给大家推荐一下...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测(全网独家首发)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测(全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络SCINet,SCINet(自校正照明网络)是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像,优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv5的主干上针对于图像的输入进行增强,同时该网络的并不会增加...

YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络(特征解耦助力小目标检测)

YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络(特征解耦助力小目标检测)

一、本文介绍 本文给大家带来的是主干网络RevColV1,翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022,其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样),由多个子网络(列)通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦,保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV1改进网络结构 (ILSVRC冠军得主)

YOLOv5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...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)

YOLOv5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...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构)

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 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干(改进暗光条件下的物体检测)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干(改进暗光条件下的物体检测)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络PE-YOLO中的PENet,PENet通过拉普拉斯金字塔将图像分解成多个分辨率的组件,增强图像细节和低频信息。它包括一个细节处理模块(DPM),用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节,以及一个低频增强滤波器(LEF),以捕获低频语义并减少...

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)

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...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

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