一、MobileNetv3-YOLOv3模型简介 MobileNetv3是一种轻量级的卷积神经网络模型,专为移动设备设计,具有较低的参数量和计算复杂度。而YOLOv3则是一种实时目标检测算法,具有较高的检测速度和精度。将两者结合,形成的MobileNetv3-YOLOv3模型,既具有轻量级的特点,又具备强大的目标检测能力。 二、模型压缩与加速技巧 1. 剪裁...
https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO windows版: https://github.com/eric612/Caffe-YOLOv3-Windows 安装教程和源码大家直接根据上述网站,自行摸索吧,这里直接看一下实验结果:正常版本和Lite版本在mAP上都强于YOLOv3-Tiny,且参数更少,但不知道速度如何。 【1】Keras实现 链接: https://github.com/Adamd...
既然看不到MXNet版本的MobileNet-YOLOv3的实验结果,那我们看看MXNet版本的YOLOv3在COCO上的实验结果。大家是不是注意到了,MXNet版本中的YOLOv3比原版darnet版本的YOLOv3检测效果更好。为什么呢?因为加了很多tricks,有哪些可以提高mAP的tricks,大家可以看一下今天推的次条文章。 sufeidechabei大佬开源的MobileNet-YOLOv3...
二、mobileNetV2 相对V1的改进:有人在实际使用的时候, 发现深度卷积部分的卷积核比较容易训废掉:训完之后发现深度卷积训出来的卷积核有不少是0;将ReLU替换成线性激活函数。 MobileNetV2是MobileNet的升级版,它具有一个非常重要的特点就是使用了Inverted resblock,整个mobilenetv2都由Inverted resblock组成。 Inverted re...
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...
飞桨工程师在MobileNetv3-YOLOv3模型中采用了剪枝技术,成功去除了部分冗余的连接和神经元,使模型大小压缩了70%。 量化 量化是另一种有效的模型压缩技术,通过将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度的定点数,减少模型的存储空间和计算复杂度。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...
MobileNetV3和YOLO都是深度学习领域的重要模型,但它们在应用场景和功能上有所不同。 MobileNetV3: 类型:MobileNetV3是一种轻量级深度学习网络模型,由Google团队提出。 特点:它采用了轻量级卷积模块、网络宽度自动调整等技术,实现了高效的模型设计。MobileNetV3能够高效地提取图像特征,具有较快的推理速度,适用于移动设备和嵌...
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改进策略:Block改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|ECA+压缩膨胀Block实现涨点(独家原创) 197 0 03:53 App YoloV8改进策略:Block篇|引入UIB模块,打造轻量级的YoloV8|多模块融合(独家原创) 484 0 03:31 App YoloV8改进策略:Block改进|PKINet(独家原创) 737 0 03:00 App YoloV8改进策...
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...