YOLOv8轻量级:Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战(三):华为GhostNet再升级,全系列硬件最优极简AI网络G_ghost 2023腾讯·技术创作特训营 第三期 引入到yolov8,Bottleneck与c2f结合,代替backbone中的所有c2f。 AI小怪兽 2023/11/01 1.4K0 Yolov8轻量化改进:Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战(二):华为...
1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 引入到yolov8,Bottleneck与c2f结合,代替backbone中的所有c2f。 2.Ghostnet介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2211.12905.pdf 尽管Ghost 模块可以大幅度地减少计算代价,但是其特征的表征能力也因为 "卷积操作只能建模一个窗口内的局部信息" 而被削弱了。在 GhostNet 中,...
由于出到YOLOv8,YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文,这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说,研究的价值和新颖度都不太够了,为与时俱进,以后改进算法以YOLOv7为基础,此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用,所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他算法同样可以适用进行...
简介:YOLO目标检测专栏探讨了卷积神经网络的创新改进,如Ghost模块,它通过低成本运算生成更多特征图,降低资源消耗,适用于嵌入式设备。GhostNet利用Ghost模块实现轻量级架构,性能超越MobileNetV3。此外,文章还介绍了SegNeXt,一个高效卷积注意力网络,提升语义分割性能,参数少但效果优于EfficientNet-L2。专栏提供YOLO相关基础解析、...
GhostNetV2在ImageNet上以167M FLOPs达到75.3%的top-1准确率,优于同类模型。创新点包括DFC注意力、模型结构优化和效率提升。源代码可在GitHub和MindSpore平台上找到。此外,还提到了YOLOv8的相关实现和任务配置。 YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测...
这使得GhostNet成为在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能图像分类的有力选择。 Ghost Bottlenecks的堆叠增加了模型的深度,从而提高了特征的抽象能力,有助于更好地适应各种视觉任务。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络,点击此处即可跳转...
YOLOv11 YOLOv8自带GhostConv可直接调用 若想与C2F结合方法如下: 首先,将一下代码添加到nn/modules/block.py中 class Ghost_C2f(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5): super().__init__()
火灾防控在公共安全中至关重要,传统探测手段在特定环境下面临局限.计算机视觉技术能实时监控大范围,精准识别烟雾等火灾前兆.但烟雾形状,纹理和颜色的复杂性给机器视觉的烟雾精准识别带来了极大挑战.针对这个问题,设计了一种融入轻量级网络和卷积块注意力机制的YOLOv8烟雾分类算法,旨在提升烟雾分类的精度与效率.首先,算法采...
YOLOv8YOLO-GTWDNet modelWeapon detection is the process of identifying handheld weapons such as guns, knives, etc., and creating a bounding box around them to highlight the spatial locations. Weapon detection is one of the key building blocks of the intelligent video surveillance system for ...
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码).md YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 我们...