【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2:卷积神经网络(CNN)架构
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 在ShuffleNet v2的文章中作者指出现在普遍采用的FLOPs评估模型性能是非常不合理的,因为一批样本的训练时间除了看FLOP...

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我的专栏,本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复,以及融合改进,...

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器(ViT)的视角重新审视CNN
一、本文介绍 本文给大家来的改进机制是RepViT,用其替换我们整个主干网络,其是今年最新推出的主干网络,其主要思想是将轻量级视觉变换器(ViT)的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。我将其替换整个YOLOv5的Backbone,实现了大幅度涨点。我对修改后的网络(我用的最轻量的版本),在一个包含1000张图片包含大中小的检测目标的数据集上(共有20+类别),进行训练测试,...

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。