【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO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: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道注意力和空间注意力模块不同，我们的模块为特征图推断3D...
【YOLOv8改进-卷积Conv】DualConv( Dual Convolutional)：用于轻量级深度神经网络的双卷积核
摘要CNN架构通常对内存和计算资源的要求较高，这使得它们在硬件资源有限的嵌入式系统中难以实现。我们提出了一种用于构建轻量级深度神经网络的双卷积核（DualConv）方法。DualConv结合了$3 \times 3$和$1 \times 1$的卷积核，同时处理相同的输入特征图通道，并利用组卷积技术高效地排列卷积滤波器。DualConv可以应用于任何CNN模型，例如用于图像分类的VGG-16和Re....
YOLOv8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YOLOv8n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读者来使用,同时精度也有一定程度的上涨)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教你如何添加该网...
YOLOv8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YOLOv8n上修改该主干计算量仅为2GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨，其非常适合轻量化的读者来使用...
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