修改ultralytics/nn/tasks.py中的parse_model函数,修改后完整代码如下: def parse_model(d, ch, verbose=True): # model_dict, input_channels(3)"""Parse a YOLO model.yaml dictionary into a PyTorch model."""import ast# Argsmax_channels = float('inf')nc, act, scales = (d.get(x) for x ...
2.使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构 首先,在yolov8官网下载代码并解压,地址如下: https://github.com/ultralytics/ultralytics 解压后,如下图所示: 【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(2)https://developer.aliyun.com/article/1536651...
在某些应用中,EfficientViT与现有最先进模型相比,提供了多达数倍的GPU延迟降低,这些优化使其在资源受限的设备上具有很高的实用性。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络),点击此处即可跳转...
#coding:utf-8# 替换主干网络,训练from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-efficientViT.yaml')model.load('yolov8n.pt') # loading pretrain weightsmodel.train(data='datasets/TomatoData/data.yaml', epochs=250, batch=4) 第5...
第1步–添加efficientVit.py文件,并导入 在ultralytics/nn/backbone目录下,新建backbone网络文件efficientVit.py,内容如下: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.utils.checkpoint as checkpoint import itertools from timm.models.layers import SqueezeExcite import num...
简介:YOLOv8改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT(高效的视觉变换网络),EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块,能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT...