图示(c):适用于空间下采样的ShuffleNet单元,使用步长为2的平均池化(AVG Pool)和深度可分离卷积,再通过通道混洗和点群卷积进一步处理特征,最后通过连接操作(Concat)合并特征。
二、ShuffleNetV2框架原理 ShuffleNet的创新机制为点群卷积和通道混:使用了新的操作点群卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),以减少计算成本,同时保持网络精度 您上传的图片展示的是ShuffleNet架构中的通道混洗机制。这一机制通过两个堆叠的分组卷积(GConv)来实现: 图示(a):展示了两个具有相同...
(为什么通道数越高的C3 Layer会对cpu不太友好,主要还是因为shufflenetv2的G1准则,通道数越高,hidden channels与c1、c2的阶跃差距更大,来个不是很恰当的比喻,想象下跳一个台阶和十个台阶,虽然跳十个台阶可以一次到达,但是你需要助跑,调整,蓄力才能跳上,可能花费的时间更久) 代码语言:javascript 复制 classC3(nn....
parser.add_argument('--cfg', type=str, default='yolov5s-shufflenetv2.yaml', help='model.yaml path') 1. 之后网络就可以使用这个yolov5-shufflenetv2.yaml配置文件愉快的训练起来了 结语 到这里,这个YOLOv5修改Backbone为shufflenetv2的教程已经结束了,相信大家如果手把手的严格按照我的这个教程在官方原版代码...
在YOLOv5的GFLOPs计算量中,卷积占了其中大多数的比列,为了减少计算量,研究人员提出了用ShuffleNetV2代替Conv。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为ShuffleNetV2。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践。以帮...
下面是实现ShuffleNetV2-Yolov5的基本步骤: 步骤1: 准备数据集 在实现ShuffleNetV2-Yolov5之前,我们需要准备一个合适的目标检测数据集。数据集应包含目标物体的图像和相应的标注框。确保数据集具有足够的多样性和数量。将数据集划分为训练集和验证集。 步骤2: 构建ShuffleNetV2网络结构 ...
总的来说,ShuffleNetV2是一种轻量级而高效的神经网络架构,适用于在计算资源有限的环境下进行图像分类和目标检测任务。它通过深度可分离卷积、通道重组和多尺度特征融合等技术,实现了在保持模型性能的同时减少计算成本和内存占用的目标。 2.代码实现 2.1 将ShuffleNetV2添加到YOLOv5中 ...
ShuffleNetV2-Focus ShuffleNetV2-stem(Pelee stem) python train.py --batch 64 --epochs 300 --data data/coco128.yaml --cfg models/yolov5-mobilenetv3small.yaml models ├── yolov5-mobilenetv3large.yaml ├── yolov5-mobilenetv3small.yaml ├── yolov5-shufflenetv2-focus.yaml ├── yolov5-...
以下为部分代码示例。def main(opt): # 1、logging和wandb初始化 # 日志初始化 set...
Conv_maxpool类：ShuffleNetV2中的卷积和最大池化操作。ShuffleNetV2_InvertedResidual类：ShuffleNetV2中的...