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…
在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-FasterNet.yaml文件,内容如下: # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parametersnc: 80 # number of classesscales: # model ...
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。我们的大型 FasterNet-L 取得了令人印象深刻的成绩83.5 %top-1 精度,与新兴的Swin-B相当,同时具有49 %GPU 上更高的推理吞吐量,以及节省42 % 在 CPU...
基于PConv进一步提出FasterNet,这是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高得多的运行速度,而不影响各种视觉任务的准确性。例如,在ImageNet-1k上小型FasterNet-T0在GPU、CPU和ARM处理器上分别比MobileVitXXS快3.1倍、3.1倍和2.5倍,同时准确度提高2.9%。 大模型FasterNet-L实现了令人印象深刻的83.5...
YOLOV8改进-使用最新的EMA注意力机制与C2f-Faster融合 C2f-Faster-EMA 7724 -- 3:42 App YOLOV5轻量化-使用FasterNet(CVPR2023)和剪枝让模型加速起飞~ 8729 1 4:45 App YOLOV8改进-如何在yaml中添加注意力层 3686 -- 7:06 App YOLOV8改进-CVPR2023与2024的碰撞思路讲解 3839 -- 3:57 App YOLO...
FasterNet有四个分层阶段,每个阶段都有一堆 FasterNet 块,前面有一个嵌入层或合并层。最后三层用于要素分类。在每个 FasterNet 块中,一个 PConv 层后面跟着两个 PWConv 层。我们只将归一化和激活层放在中间层之后,以保持特征多样性并实现更低的延迟
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
因此,本文提出了一种新的partial convolution(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。基于PConv进一步提出FasterNet,在广泛的设备上实现了比其他网络高得多的运行速度,而不影响各种视觉任务的准确性。同时,实现了令人印象深刻的83.5%的TOP-1精度,与Swin-B不相上下,同时GPU上的推理吞吐量提高了...
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!
引入FasterNet的思想,加速口罩类型分类检测系统的运行速度。FasterNet是一种轻量级的目标检测网络,具有较快的推理速度和较小的模型体积。通过将FasterNet与YOLOv8算法相结合,可以在保证检测准确性的同时,提高系统的实时性和效率。 通过大量的实验验证和评估,验证所提出的改进方法的有效性和可行性。本研究将使用大规模的...