YOLOv8轻量级:Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战(三):华为GhostNet再升级,全系列硬件最优极简AI网络G_ghost 2023腾讯·技术创作特训营 第三期 引入到yolov8,Bottleneck与c2f结合,代替backbone中的所有c2f。 AI小怪兽 2023/11/01 1.4K0 Yolov8轻量化改进:Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战(二):华为...
在 GhostNet 中,一半的特征的空间信息被廉价操作 (3×3 Depth-wise Convolution) 所捕获,其余的特征只是由 1×1 的 Point-wise 卷积得到的,与其他像素没有任何信息上的交流。捕捉空间信息的能力很弱,这可能会妨碍性能的进一步提高。本文介绍的工作 GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本,被 NeurIPS 2022 接收为 Spot...
为了证明WTConv的兼容性,我们将其整合到另外两个网络GhostNet[25]和EfficientNet[54]中。WTConv级别的数量设置为在每个阶段相对于224 \times 224输入大小具有全局感受野。训练过程如第B.2节所述,采用120个周期的训练计划。结果见表10。 E 定量形状偏见结果 定量形状偏见结果见表11。 F 目标检测 - 附加结果 表12...
2.模型轻量化创新 2.1 Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost 模型轻量化设计 | 引入Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost,进行性能对比 2.2 MobileNetV3 模型轻量化设计 | 引入MobileNetV3,轻量级骨架首选,进行性能对比 2.3 轻量级自研模型创新 模型轻量化设计 | 模型压缩率从6842降低到1018,GFLOPs从9.6降低...
GhostNetWeapon detectionWeapon7 datasetYOLOv8YOLO-GTWDNet modelWeapon detection is the process of identifying handheld weapons such as guns, knives, etc., and creating a bounding box around them to highlight the spatial locations. Weapon detection is one of the key building blocks of the ...
Han, K., Wang, Y., Tian, Q., et al.: Ghostnet: More features from cheap operations. In: Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1580–1589 (2020) Du, D., Wen, L., Zhu, P., et al.: Visdrone-det2020: The vision meets drone object...
基于改进_YOLOv8_的道路表面缺陷检测 0引言 道路损伤目标检测技术主要分为传统算法和基于深度学习的算法。传统路面裂缝检测方法多为人工检测的方法，通过提取特征识别路面病害的图像分割技术来实现道路裂缝检测，但在复杂道路环境下裂缝特征不易用相同的特征表示去提取，故检测精度不高。随着深度学习的裂缝检测方法逐渐成为...
扩张, 激活函数)default_act = nn.SiLU()# 默认的激活函数def__init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)# 2维卷积,其中采用了自动填充函...
MixGhost模块分为主干网络使用的MixGhost-B 和颈部网络使用的MixGhost-N两个版本，设计思想来自MixConv[5]、FasterNet[6]和GhostNet[7]。MixGhost 模块在抑制冗余信息方面具有显著特点，相较于其他特征提取模块主要有两方面的改进。一是体现在MixGhost模块的整体架构上，借鉴了FasterNet提出的部分卷积思想，使参与计算...
本专栏是讲解如何改进Yolov8的专栏。改进方法采用了最新的论文提到的方法。改进的方法包括:增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等;每篇文章提供了一种到N种改进方法。 评测用的数据集是我自己标注的数据集,里面包含32种飞机。每种改进方法我都做了测评,并与官方的模型做对比。