Ghost bottleneck类似于ResNet中基本残差块,其中集成了几个卷积层和shortcuts。ghost bottleneck主要有堆叠的ghost module组成,第一个ghost模块充当增加通道数量的扩展层,将输出通道数和输入通道数之比成为扩展比。第二个ghost模块减少通道数量以匹配shortcuts,然后,shortcuts在这两个ghost模块的输入和输出之间。BN和ReLu...
a)带有ReLU的Ghost模块[14];b)用添add替换concat;c)向后移动ReLU,使模块满足结构重新参数化的规则;d)训练过程中的RepGhost模块;e)推理过程中的RepGhost模块。模块c和模块d可以在推理过程中融合到模块e中。 图4:与Ghost bottleneck[14]相比。S Block:跳跃连接块,DS:下采样层,SE:SE块[21]。RG-block :RepGh...
我们提出了CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRk),这是一个多头上下文聚合的通用构建模块,能够像Transformers一样利用长程交互,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差,从而实现更快的收敛速度,这通常在CNNs中可见。我们的CONTAINER架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1准确率,相比DeiT-Small提高了2.8个百分点,并且...
它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量,同时尽量不增加浮点运算(FLOPs),所以本文的DynamicConv被提出来了,使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量,在其提出的时候它也提出了一个新的模块hostModule,我勇其魔改C2f从而达到创新的目的,在V5n上其参数量仅有130W计算量为2.9GFLOPs,从而允许这些网络从大规模视觉预...
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...
二、C2f和C2f_Ghost复杂度对比 YOLOv10默认使用C2f模块 YOLOv10-C2f_Ghost:针对主干网络部分的C2f替换成C2f_Ghost模块 YOLOv10s summary: 402 layers, 8074092 parameters, 8074076 gradients, 24.8 GFLOPs YOLOv10s-C2f_Ghost summary: 468 layers, 7346756 parameters, 7346740 gradients, 20.3 GFLOPs ...
本篇内容:芒果YOLOv8改进:主干Backbone篇之RepGhostNeXt:基于重参数化结构,实现硬件高效的RepGhost 模块、打造全新YOLOv8检测器 推荐一个《YOLOv8改进专栏》链接 如下: 全新芒果YOLOv8改进专栏 | 专栏目录:目…
与普通卷积相比,Ghost模块中的卷积分2步进行,其过程如图4所示。第1步先经过普通卷积生成少量特征图,然后通过cheap operation操作生成冗余特征图,最后将两者结合进行concat操作。假设每个基本特征对应着s个冗余特征,即s≪c,d·d是线性运算的平均核大小,Ghost模块中的卷积计算公式如下。
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、...
self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k //2)defforward(self, x):"""Forward pass through Ghost Convolution block."""x = self.cv1(x) y1 = self.m(x) y2 = self.m(y1)returnself.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)),1)) ...