【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进】结合NeurIPS 2022年GhostnetV2网络模块 人工智能算法研究 专注人工智能领域,擅长计算机视觉方向7 人赞同了该文章 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的...
针对交通目标检测模型参数量大,检测精度低,检测速度慢,泛化性差等问题,提出一种基于ghostnet与注意力机制的yolov5交通目标实时检测模型.采用基于遗传算法的k-means聚类方法获取适用于车辆检测的最佳预选框;采用轻量的ghost卷积提取目标特征,并构建基于...
在ImageNet分类任务,GhostNet在相似计算量情况下Top-1正确率达75.7%,高于MobileNetV3的75.2%。 方法: 第一步修改common.py,增加ghostC3模块。 class ghostC3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_...
融合GhostNet的YOLOv5垃圾分类方法 引言 近年来,随着我国城市人口的增加,城市生活垃圾总量增长迅速。据相关统计,我国城市生活垃圾清运量已经从2004年的15 509万吨增长为2021年的24 869万吨。自党的十八大以来,党中央高度重视生态文明建设,垃圾处理问题已经成为城市生活中必须解决的问题,在城市社区生活中,居民垃圾分类的...
针对交通目标检测模型参数量大,检测精度低,检测速度慢,泛化性差等问题,提出一种基于GhostNet与注意力机制的YOLOv5交通目标实时检测模型.采用基于遗传算法的K-means聚类方法获取适用于车辆检测的最佳预选框;采用轻量的Ghost卷积提取目标特征,并构建基于CSP结构的C3Ghost模块,大幅度压缩模型参数量,降低计算成本,提高计算速度...
摘要:垃圾分类是建设生态文明的重要一环,为解决重量级模型难以部署移动端设备的问题,提出基于YOLOv5网络改进的垃圾图像分类方法。采用融合GhostNet的主干网络,用线性运算代替传统卷积运算,降低了模型的参数量,提高了模型推理速度;通过在网络中加入改进版通道注意力模块,强化重要的通道特征,获取更多深层次的特征信息;采用加权...
针对交通目标检测模型参数量大,检测精度低,检测速度慢,泛化性差等问题,提出一种基于GhostNet与注意力机制的YOLOv5交通目标实时检测模型.采用基于遗传算法的K-means聚类方法获取适用于车辆检测的最佳预选框;采用轻量的Ghost卷积提取目标特征,并构建基于CSP结构的C3Ghost模块,大幅度压缩模型参数量,降低计算成本,提高计算速度...