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、fasternet_t2、fasternet_s、faste
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、fasternet_t2、fasternet_s、fasternet_m和fasternet_l六...
基于PConv,论文提出了一个新的神经网络家族——FasterNet。FasterNet的设计目标是在各种设备(如GPU、CPU和ARM处理器)上实现高运行速度,同时不牺牲准确性。 FasterNet架构特点 分层结构:FasterNet包含四个层次,每个层次由多个FasterNet块组成。每个块包含一个PConv层和两个PWConv层,形成一个倒置残差结构。 嵌入层和合...
因此,我们提出了一种新颖的局部卷积(PConv),它通过削减冗余计算和内存访问,更高效地提取空间特征。在我们的PConv上,我们进一步提出了FasterNet,一个新的神经网络家族,它在广泛的设备上实现了比其他网络更高的运行速度,同时在各种视觉任务上的精度不打折扣。例如,在ImageNet-1k上,我们的小型FasterNet-T0在GPU、CPU和...
在 PConv 的基础上,我们进一步提出了 FasterNet,一个新的神经网络家族,它在各种设备上的运行速度比其他设备高得多,而不会影响各种视觉任务的准确性。例如,在 ImageNet-1k 上,我们的微型 FasterNet-T0 是3.1 ×,3.1 ×,和 2.5 ×在 GPU、CPU 和 ARM 处理器上分别比 MobileViT-XXS 快,同时2.9 %更准确。
1.1 网络结构 1.2 性能对比 2.YOLOv8替换主干步骤 YOLOv8网络结构前后对比 定义FasterNet相关类 在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块,为FasterNet源码: 并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码: 修改指定文件 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: ...
【YOLOv8】YOLOv8改进系列(6)---替换主干网络之VanillaNet self函数网络性能model VanillaNet,是一种强调简洁性和优雅设计的新型神经网络架构。VanillaNet 通过避免深度结构、跳过连接和复杂的操作(如自注意力机制),实现了在计算机视觉任务中与深度复杂网络相当的性能,同时具有更高的效率和可部署性。 HABuo 2025/03/...
近年来,随着计算机视觉和深度学习的快速发展,物体检测和图像分类技术在各个领域都得到了广泛应用。其中,YOLO(You Only Look Once)是一种快速且准确的物体检测算法,而FasterNet则是一种高效的图像分类网络。然而,在实际应用中,单独使用YOLO或FasterNet往往无法满足复杂场景下的准确性和效率要求。
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、fasternet_t2、fasternet_s、fasternet_m和fasternet_l...