文章 2024-11-07 来自:开发者社区

【YOLOv11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

介绍 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注意力权重,而无需向原始网络添加参数。具体来说,我们基于一些知名的神经科学理论,提出通过优化能量函数来找出每个神经元的重要性。我们进一步推导出一个快速的闭式解,并展示该解可以在不到十行代码中实现。该模块的另一个优点是大多数操作符.....

【YOLOv11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
文章 2024-10-18 来自:开发者社区

轻量级网络论文精度笔记(三):《Searching for MobileNetV3》

论文链接 谷歌在2019年5月在arxiv上公开了MobileNetV3的论文,最近是发表在了ICCV 2019上论文地址: https://arxiv.org/abs/1905.02244.pdf项目地址:https://github.com/d-li14/mobilenetv3.pytorch 论文名字 《Searching for MobileNetV3》 参考文献 Andrew Howa....

轻量级网络论文精度笔记(三):《Searching for MobileNetV3》
文章 2024-10-18 来自:开发者社区

轻量级网络论文精度笔记(二):《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object ..》

论文以及源码获取 论文下载:点击源码:点击 论文题目 《 YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors》《YOLOv7:对于最新的实时目标检测器设置的可训练的免费包》 参考文献 Wang C-Y, Bochkovskiy A, Liao H-Y M. YOLOv....

轻量级网络论文精度笔记(二):《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object ..》
文章 2024-10-18 来自:开发者社区

轻量级网络论文精度笔(一):《Micro-YOLO: Exploring Efficient Methods to Compress CNN based Object Detection Model》

作者单位:港大, 同济大学, 字节AI Lab, UC伯克利 论文以及源码获取 论文下载:点击 论文题目 《Micro-YOLO: Exploring Efficient Methods to Compress CNN based Object Detection Model》《Micro-YOLO:探索目标检测压缩模型的有效方法》 参考文献 Hu L. and Li Y. (2021). Mi....

轻量级网络论文精度笔(一):《Micro-YOLO: Exploring Efficient Methods to Compress CNN based Object Detection Model》
文章 2024-08-04 来自:开发者社区

Node.js 适合做高并发、I/O密集型项目、轻量级实时应用、前端构建工具、命令行工具以及网络爬虫和数据处理等项目

Node.js 适合做高并发、I/O密集型项目、轻量级实时应用、前端构建工具、命令行工具以及网络爬虫和数据处理等项目。 高并发、I/O密集型项目:Node.js使用事件驱动和非阻塞I/O模型,能够处理数万到数十万的并发连接,适合于高并发、I/O密集型网络应用的开发[^1^]。轻量级实时应用:其适合于需要快速响应和实时交互的应用,...

文章 2024-06-30 来自:开发者社区

【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 - 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
文章 2024-06-29 来自:开发者社区

【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-卷积Conv】DualConv( Dual Convolutional):用于轻量级深度神经网络的双卷积核
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

【CVPR轻量级网络】- 追求更高的FLOPS(FasterNet)

题目: Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks 摘要  提出了一种新的部分卷积(PConv),通过同时减少冗余计算和内存访问,可以更有效地提取空间特征。FLOPs 的减少并不一定会导致类似水平的延迟减少。在ImageNet1k上,小型FasterNet-T0在GPU、CP...

【CVPR轻量级网络】- 追求更高的FLOPS(FasterNet)
文章 2024-02-22 来自:开发者社区

【好用的个人工具】在Docker环境下部署WatchYourLAN轻量级网络IP扫描器

一、WatchYourLAN介绍 1.1 WatchYourLAN简介 WatchYourLAN是一款开源的且带有 Web GUI 的轻量级网络 IP 扫描器。 1.2 WatchYourLAN特点 轻量级:WatchYourLAN是一个精简且高效的工具,可以在短时间内扫描大量的IP地址,并提供准确的结果。 快速扫描:WatchYourLAN能够快速扫描局域网中的IP地址...

【好用的个人工具】在Docker环境下部署WatchYourLAN轻量级网络IP扫描器
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

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...

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

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