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特征图中的冗余是成功神经网络的重要特征,但在神经网络架构设计中很少研究,本文提出一种新的Ghost模块,从廉价的操作中生成更多的特征图。基于一组内在的特征图,以低成本应用一系列线性变换来生成许多ghost特征图,可以充分揭示内在特征的信息。所提出的Ghost模块可以作为即插即用的组件轻松升级现有的卷积神经网络,Ghost ...
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通过结合轻量型的Ghost模块,我们可以大幅降低YOLOv5/YOLOv7算法的网络参数量,从而加快原始网络的推理速度。这不仅可以满足实际应用中对模型轻量化和实时性的需求,还可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。 为了验证改进算法的有效性,我们将在标准的目标检测数据集上进行实验验证,并与其他算法进行对比分析。实验结果将证明,...
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、...
第一个Ghost模块提取更深层次的信息并丰富特征,而随后的Ghost模块(不带有DFC注意力),改变通道数量以匹配残差路径。Ghost Bottleneck的结构如下所示:由于GhostNet前述的优点,在将 Backbone 网络中的C3和Conv模块替换为GhostNet后,计算量和参数规模显著减小,提升了网络的运行速度,而准确度损失并不明显。
1.4.4 基于轻量级Ghost-YOLO模型的喷码识别 要实现多类小目标对象的高精度检测,需要强大的特征提取网络。轻量化Ghost-YOLO网络以轻量化网络YOLOv5为核心,结合Ghost模块来替换普通卷积层,可极大地减少模型的计算量,同时也减少了硬件资源使用量。 1.YOLOv5网络 ...
目录创建一个my_files/yamls的文件夹,将yolov10/ultralytics/cfg/models/v10/yolov10s.yaml复制一份到yolov10/my_code/yolov10/my_files/yamls/yolov10s.yaml,然后yolov10/my_code/yolov10/my_files/yamls/yolov10s.yaml复制一份为yolov10/my_code/yolov10/my_files/yamls/yolov10s-C2f_Ghost....
配置yolov8_GhostConvContextAggregation.yaml ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8_GhostConvContextAggregation.yaml # 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...
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