FasterNet是一种高效的神经网络架构,旨在提高计算速度而不牺牲准确性,特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积(PConv)的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多,同时在各种视觉任务中保持高准确率。例如,FasterNet在ImageNet-1k数据集上的表现超过了其他模型,...
"Bag-of-Freebies"包括计划的重参化卷积(受到ResConv的启发)、网络中间层的额外辅助Head(用于深度监督)以及软标签分配器,通过主Head预测来引导辅助Head和主Head。 最后,Ultralytics在2023年推出了YOLOv8,对Backbone、Neck和Head进行了几处改动;使用C2f模块代替C3;提供了一个解耦的Head作为输出;模型直接预测目标的中...
"Bag-of-Freebies"包括计划的重参化卷积(受到ResConv的启发)、网络中间层的额外辅助Head(用于深度监督)以及软标签分配器,通过主Head预测来引导辅助Head和主Head。 最后,Ultralytics在2023年推出了YOLOv8,对Backbone、Neck和Head进行了几处改动;使用C2f模块代替C3;提供了一个解耦的Head作为输出;模型直接预测目标的中...
1.3万 3 7:21 App YOLOV5改进-基于FasterNet轻量化模型提出C3-Faster 1.7万 3 15:18 App YOLOV5改进-一些你可能不知道的技巧 1.3万 -- 7:53 App YOLOV5改进-(2023轻量级Transformer)EfficientViT 1.1万 12 13:24 App YOLOV5改进-使用FasterNet替换yolov5中的主干网络 4331 -- 9:08 App YOLOV5改...
YOLOV5轻量化-使用FasterNet(CVPR2023)和剪枝让模型加速起飞~ 1.8万 1 4:45 App 全网最快!YOLOV5,V8改进-利用华为2023最新GOLD-YOLO中的Gatherand-Distribute进行改进特征融合模块 316 13 10:08:02 App 【YOLO目标检测】不愧是清华教授,3小时就把导师三年没让我搞明白的YOLOv7/v6/v5/v4/v3/v2/v1讲明白了...
Shao等人提出了一种区域建议算法来简化Gabor小波,提高Faster R-CNN用于交通标志检测。Zhang等人提出了一种改进的基于YOLOv2的交通标志检测器,修改了经典YOLOv2网络的卷积层数,使其适合中国交通标志数据集。Li等人开发了一种新的感知生成对抗网络,该网络通过生成小交通标志的超分辨率表示来提高检测性能。SADANet结合域自适...
Shao等人提出了一种区域建议算法来简化Gabor小波,提高Faster R-CNN用于交通标志检测。Zhang等人提出了一种改进的基于YOLOv2的交通标志检测器,修改了经典YOLOv2网络的卷积层数,使其适合中国交通标志数据集。Li等人开发了一种新的感知生成对抗网络,该网络通过生成小交通标志的超分辨率表示来提高检测性能。SADANet结合域自适...
[Faster and accurate green pepper detection using nsga-ii-based pruned yolov5l in the field environment] 中的研究人员实现了一种基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的算法,该算法将剪枝视为一个优化问题。也就是说,如何剪枝通道以最小化GFLOPs并最大化mAP0.5。
yolov5和Faster RCNN yolov5和fasterrcnn模型大小 文章目录 前言 一、解决问题 二、基本原理 三、添加方法 四、总结 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,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进...
Shao等人提出了一种区域建议算法来简化Gabor小波,提高Faster R-CNN用于交通标志检测。Zhang等人提出了一种改进的基于YOLOv2的交通标志检测器,修改了经典YOLOv2网络的卷积层数,使其适合中国交通标志数据集。Li等人开发了一种新的感知生成对抗网络,该网络通过生成小交通标志的超分辨率表示来提高检测性能。SADANet结合域自适...