而且,一个由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确度。我们引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,以减轻模型但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了优秀的权衡。在本文中,给大家带来的教程是将原来的网络中的Conv模块修改为GSConv。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的...
完整内容: YOLOv8改进 | 卷积模块 | 用DWConv卷积替换Conv【轻量化网络】 2.3 注册模块 关键步骤三:在task.py中注册,先在前面导入dwconv.py文件,然后大概在900行左右添加 ‘DwConv’ 2.4 执行程序 在train.py中,将model的参数路径设置为yolov8_dwconv.yaml的路径 建议大家写绝对路径,确保一定能找到 运行程序...
1. **添加DwConv模块**：首先，在指定目录创建DwConv.py文件，输入深度可分离卷积的操作流程，包括深度卷积与逐点卷积，以及非线性激活与可能的池化操作。此模块拆分传统卷积，降低参数与计算复杂度，保持模型性能。2. **修改配置文件**：在配置文件中新增DwConv选项，以指定使用此模块。配置内容应包括...
本发明公开了一种基于轻量化空洞卷积的焊缝缺陷多尺度特征提取模块及方法,属于焊缝缺陷检测相关技术领域,模块包括并联的多条支路和第一叠加层,每条支路包含相连接的轻量化空洞卷积和空间池化金字塔,轻量化空洞卷积用于从焊缝缺陷特征图中提取不同感受野的... 谢经明,刘默耘,郝靖,... 被引量: 0发表: 2022年 改进...
简介:在这个教程中,作者介绍了如何将YOLOv5中的Conv模块替换为新型轻量级卷积GSConv,以实现模型瘦身并保持准确性。GSConv结合了分组卷积和空间卷积,减少了计算量。文章详细阐述了GSConv的原理,并提供了添加GSConv到YOLOv5的代码实现步骤。此外,还提到了Slim-neck by GSConv技术,它通过通道压缩和高效连接优化网络结构。
深度可分离卷积:ShuffleNetV2使用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),这种卷积操作将通道间的相关性和空间特征分开处理,从而降低了参数数量和计算量。这一特性使得模型更加轻量化。 通道重组(Channel Shuffle):ShuffleNetV2通过通道重组技术,将特征图的通道重新排列,以促进信息交流和特征融合,同时减少了参数量...
本发明公开了一种基于轻量化空洞卷积的焊缝缺陷多尺度特征提取模块及方法,属于焊缝缺陷检测相关技术领域,模块包括并联的多条支路和第一叠加层,每条支路包含相连接的轻量化空洞卷积和空间池化金字塔,轻量化空洞卷积用于从焊缝缺陷特征图中提取不同感受野的焊缝缺陷特征生成第一特征图,空间池化金字塔用于通过不同大小的池化...
本发明公开了一种基于轻量化空洞卷积的焊缝缺陷多尺度特征提取模块及方法,属于焊缝缺陷检测相关技术领域,模块包括并联的多条支路和第一叠加层,每条支路包含相连接的轻量化空洞卷积和空间池化金字塔,轻量化空洞卷积用于从焊缝缺陷特征图中提取不同感受野的焊缝缺陷特征生成第一特征图,空间池化金字塔用于通过不同大小的池化...
深度可分离卷积:ShuffleNetV2使用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),这种卷积操作将通道间的相关性和空间特征分开处理,从而降低了参数数量和计算量。这一特性使得模型更加轻量化。 通道重组(Channel Shuffle):ShuffleNetV2通过通道重组技术,将特征图的通道重新排列,以促进信息交流和特征融合,同时减少了参数量...
深度可分离卷积:ShuffleNetV2使用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),这种卷积操作将通道间的相关性和空间特征分开处理,从而降低了参数数量和计算量。这一特性使得模型更加轻量化。 通道重组(Channel Shuffle):ShuffleNetV2通过通道重组技术,将特征图的通道重新排列,以促进信息交流和特征融合,同时减少了参数量...