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...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络(全网首发)

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...

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YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone(轻量化网络结构)

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改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV1(附代码+修改教程)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV1(附代码+修改教程)

一、本文内容 本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV1,这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。它通过使用点群卷积和通道混洗等操作,减少了计算成本,同时保持了准确性,通过这些技术,ShuffleNet在降低计算复杂度的同时,也优化了内存使用,使其更适合低功耗的移动设备(我在YOLOv5n上...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2(附代码+修改教程)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2(附代码+修改教程)

一、本文内容 本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV2,这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。其在ShuffleNetV1的基础上强调除了FLOPs之外,还应考虑速度、内存访问成本和平台特性。(我在YOLOv5n上修改该主干降低了GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨,其非常适合轻量化的...

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)

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 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络)

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT(高效的视觉变换网络),EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块,能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构,论文题目是'Effi...

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络( 提高FPS和检测效率)

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络( 提高FPS和检测效率)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是FasterNet网络,将其用来替换我们的特征提取网络,其旨在提高计算速度而不牺牲准确性,特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积(PConv)的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多,同时在各种视...

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV1高效的特征提取网络

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...

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍 这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2,其在其V1版本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的基础上,又提出了一种改进的渐进式学习方法,通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度,同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进...

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