RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2,加速训练,快速收敛
一、本文介绍 本文记录的是基于 EfficientNet v2 的 RT-DETR轻量化改进方法研究。EfficientNet v2针对EfficientNet v1存在的训练瓶颈,如大图像尺寸训练慢、早期深度卷积层速度慢以及等比例缩放各阶段非最优等情况进行改进,以实现训练速度快、参数效率高和泛化能力好的优势,将其应用到RT-DETR中有望提升模型整体性能,在保证精度的同时降低模型复杂度和训练时....
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RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
一、本文介绍 本文记录的是基于EfficientNet v1的 RT-DETR轻量化改进方法研究。EfficientNet采用了创新性的复合缩放方法,通过精心平衡网络宽度、深度和分辨率来提升性能。本文将EfficientNet的设计优势融入RT-DETR中,提升RT-DETR的性能与效率,使其在目标检测任务中表现更为出色。 本文配置了原模型中的efficientnet-b0、efficientn....
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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2,加速训练,快速收敛
一、本文介绍 本文记录的是基于 EfficientNet v2 的 YOLOv11 轻量化改进方法研究。EfficientNet v2针对EfficientNet v1存在的训练瓶颈,如大图像尺寸训练慢、早期深度卷积层速度慢以及等比例缩放各阶段非最优等情况进行改进,以实现训练速度快、参数效率高和泛化能力好的优势,将其应用到YOLOv11中有望提升模型整体性能,在保证精度的同时降低模型复杂度和训练....
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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
一、本文介绍 本文记录的是基于EfficientNet v1的 YOLOv11 轻量化改进方法研究。EfficientNet采用了创新性的复合缩放方法,通过精心平衡网络宽度、深度和分辨率来提升性能。本文将EfficientNet的设计优势融入YOLOv11中,提升YOLOv11的性能与效率,使其在目标检测任务中表现更为出色。 本文配置了原模型中的efficientnet-b0、efficient....
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卷积神经网络架构:EfficientNet结构的特点
EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构,它通过系统化的方法来提升模型的性能和效率。由Google AI提出,EfficientNet的设计理念是通过网络的复合缩放(compound scaling)来均衡地扩展网络的深度(depth)、宽度(width)和分辨率(resolution),从而在保持高准确度的同时显著降低计算成本。以下是EfficientNet结构的主要特点: ...
【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8 更换主干网络之EfficientNet,高效的卷积神经网络,降低参数量
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 卷积神经网络(ConvNets)通常在固定的资源预算下开发&...
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YOLOv5改进 | 主干网络 | 用EfficientNet卷积替换backbone【教程+代码 】
💡💡💡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EfficientNet代替backbone。本文给大家带来的教程是将原来的主干网络替换为Eff...
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轻量级网络——EfficientNet
paper核心思想:通过固定比例去缩放网络的宽度,深度,输入图像的分辨率来提高网络性能1.EfficientNet介绍扩大卷积神经网络被广泛用于提高精度。然而,扩大卷积神经网络的过程从来没有被很好地理解,目前有许多方法可以做到这一点。最常见的方法是通过深度或宽度(其实也就是增加channels)来放大卷积网。另一种不太常见但越来越流行的方法是根据图像分辨率放大模型。在以前的工作中,通常只缩放三个....
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谷歌提出新型卷积网络EfficientNet:推理速度提升5.1倍,参数减少88%(附论文&代码)
来源:机器之心 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文共1500字,建议阅读8分钟。 谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet,该网络具备极高的参数效率和速度。 [ 导读 ]谷歌提出了一项新型模型缩放方法:利用复合系数统一缩放模型的所有维度,该方法极大地提升了模型的准确率和效率。谷歌研究人员基于该模型缩放方法,提出了一种新型 CNN 网络 EfficientNet,该网络具备极高.....
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