对于深度可分离卷积:用16个3×3大小的卷积核分别遍历16通道的数据,得到了16个特征图谱。在融合操作之前,接着用32个1×1大小的卷积核遍历这16个特征图谱(进行升维),所需参数为16×3×3+16×32×1×1=656个。 可以看出来depthwise separable convolution可以减少模型的参数。 如下这张图就是depthwise separable co...
如何跟YOLOv8结合:替代YOLOv8的backbone 1.原理介绍 论文: arxiv.org/pdf/2404.1051 摘要:我们介绍了最新一代的mobilenet,被称为MobileNetV4 (MNv4),具有普遍有效的移动设备架构设计。在其核心,我们引入了通用倒瓶颈(UIB)搜索块,这是一个统一而灵活的结构,它融合了倒瓶颈(IB), ConvNext,前馈网络(FFN)和...
https://gluon-cv.mxnet.io/model_zoo/detection.html#yolo-v3 链接2: https://github.com/dmlc/gluon-cv/tree/master/gluoncv/model_zoo/yolo 链接3: https://github.com/sufeidechabei/gluon-mobilenet-yolov3 链接1和2是MXNet官网开源的,链接3是sufeidechabei大佬个人开源的。 申明一下,MXNet这个版本,是在...
看名字,就知道是MobileNet作为YOLOv3的backbone,这类思路屡见不鲜,比如典型的MobileNet-SSD。当然了,MobileNet-YOLOv3讲真还是第一次听说。 MobileNet和YOLOv3 MobileNet MobileNet目前有v1和v2两个版本,毋庸置疑,肯定v2版本更强。但本文介绍的项目暂时都是v1版本的,当然后续再加入v2应该不是很难。这里只简单介绍Mobile...
2.1 将MobileNetv3代码添加到YOLOv5中 2.2新增yaml文件 2.3 注册模块 2.4 执行程序 3.完整代码分享 4.总结 5. 进阶 本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 尽管Ultralytics 推出了最新版本的 YOLOv8 模型。但YOLOv5作为一个anchor base的目标检测的算法,YOLOv5可能比YOLOv8的效果更好。注意力机制是提高模型...
对角线阴影的纹理表示不包含非线性的层,最后的浅色层表示下一个块的开始。请注意,当堆叠时,2d和2c是等效的块。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构),点击此处即可跳转
飞桨工程师在MobileNetv3-YOLOv3模型中采用了量化技术,使得模型的推理速度提升了1倍。 知识蒸馏 知识蒸馏是一种通过大模型(教师模型)来指导小模型(学生模型)学习的方法。飞桨工程师利用知识蒸馏技术,将一个大型的目标检测模型作为教师模型,将MobileNetv3-YOLOv3模型作为学生模型,通过训练使得学生模型能够模仿教师模型的...
之前的R-CNN系列虽然准确率比较高,但是即使是发展到Faster R-CNN,检测一张图片如下图所示也要7fps(原文为5fps),为了使得检测的工作能够用到实时的场景中,提出了YOLO。 YOLO的检测思想不同于R-CNN系列的思想,它将目标检测作为回归任务来解决。 下面来看看YOLO的整体结构: ...
PeleeNet 实现了比目前最先进的 MobileNet 更高的图像分类准确率,并降低了计算成本。研究者进一步开发了实时目标检测系统 Pelee,以更低的成本超越了 YOLOv2 的目标检测性能,并能流畅地在 iPhone6s、iPhone8 上运行。 在具有严格的内存和计算预算的条件下运行高质量的 CNN 模型变得越来越吸引人。近年来人们已经提出...
YOLOv8改进 | 主干篇 | 2024.5全新的移动端网络MobileNetV4改进YOLOv8(含MobileNetV4全部版本改进) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV4,其发布时间是2024.5月。MobileNetV4是一种高度优化的神经网络架构,专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点,采用了通用反向瓶颈(UIB)和针对移动加速器优化的...