【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...
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_...
降低改进难度,改进多种结构演示 💡本篇文章基于 基于 YOLOv5、YOLOv8网络首发结合最新NeurIPS2022华为诺亚针对端侧设备的GhostNetV2 架构:长距离注意力机制增强廉价操作,打造轻量级检测器。 重点:🔥🔥🔥有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上有效涨点!!! 重点:🌟进阶专栏内容持续更新中🎈...