本文给大家带来的改进机制是FasterNet网络,将其用来替换我们的特征提取网络,其旨在提高计算速度而不牺牲准确性,特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积(PConv)的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多,同时在各种视觉任务中保持高准确率。经过我的实验该主干...
一、本文介绍本文记录的是基于FasterNet的YOLOv11轻量化改进方法研究。 FasterNet的网络结构借鉴 CNN 的设计理念,通过提出的PConv减少推理时的计算和内存成本,同时减少通道数并增加部分比例,降低延迟,并通过后…
本文记录的是基于FasterNet的RT-DETR轻量化改进方法研究。FasterNet的网络结构借鉴 CNN 的设计理念,通过提出的PConv减少推理时的计算和内存成本,同时减少通道数并增加部分比例,降低延迟,并通过后续的PWConv来弥补特征信息可能缺失的问题,提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的fasternet_t0、fasternet_t1、...
在PConv 的基础上,作者进一步提出了 FasterNet,一种新的神经网络家族,在各种设备上的运行速度远高于其他网络。例如,在 ImageNet1k 上,小型的 FasterNet-T0 在 GPU、CPU 和 ARM 处理器上分别比 MobileViT XXS 快3.1倍、3.1倍和2.5倍,同时准确率高 2.9%。大型 FasterNet-L 实现了令人印象深刻的 83.5% 的 top...
FasterNet作为Backbone 鉴于新型PConv和现成的PWConv作为主要的算子,进一步提出FasterNet,这是一个新的神经网络家族,运行速度非常快,对许多视觉任务非常有效。作者的目标是使体系结构尽可能简单,使其总体上对硬件友好。 在图4中展示了整体架构。它有4个层次级,每个层次级前面都有一个嵌入层(步长为4的常规4×4卷积)或...
4. FasterBlock FasterBlock 是 FasterNet 的核心构建模块,它结合了部分卷积(PConv)和逐点卷积(PWConv)来实现高效的特征提取和信息聚合。以下是 FasterBlock 的详细设计和功能: FasterBlock 的基本结构如下: PConv 层:部分卷积层,仅在部分输入通道上应用卷积,同时保持其他通道不变。 两个PWConv 层:逐点卷积层...
多种变体:为了适应不同的计算预算,FasterNet提供了多种变体(如T0、T1、T2、S、M、L),这些变体在深度和宽度上有所不同。 实验结果 速度与精度平衡 ImageNet-1K分类任务: 微型模型:FasterNet-T0在GPU、CPU、ARM上的推理速度分别比MobileViT-XXS快2.8×、3.3×、2.4×,同时Top-1精度提升2.9%。 大型模型:...
基于FasterNet 改进的轻量级骨干网络软件是由湖州师范学院著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0953188,属于分类,想要查询更多关于基于 FasterNet 改进的轻量级骨干网络软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
CSPDarknet通过将网络分为两个部分并引入多个残差块,增强了特征提取的能力。与之前的YOLOv5模型相比,YOLOv8-seg引入了C2f模块,这一模块的设计灵感来源于YOLOv7中的ELAN结构。C2f模块通过将输入特征图分为两个分支,分别经过卷积层进行降维处理,从而形成更高维度的特征图。这种设计不仅提高了模型的梯度流信息,还在...
YOLOv8作为该系列的最新版本,结合了高效的特征提取和实时处理能力,能够在复杂环境中实现快速而准确的物体检测。然而,尽管YOLOv8在许多应用场景中表现优异,但在特定领域如食品包装物体分割中,仍然存在一定的局限性。为此,基于改进YOLOv8的食品包装物体分割系统的研究具有重要的现实意义。