Yolov8轻量化改进:Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战(二):华为Ghostnetv2,端侧小模型性能新SOTA 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 2023/10/31 4.3K0 CVPR | 超越MobileNetV3的轻量级网络(文末论文下载) ghost神经网络 CVPR都会出先需...
为了保证注意力模块的泛化能力,这个模块的设计应当越简单越好。 如下图4所示是 GhostV2 bottleneck 的示意图,DFC 注意力分支与第一个 Ghost 模块并行,以增强扩展的特征。然后,增强后的特征被输入到第二个 Ghost 模块,以产生输出特征。它捕捉到了不同空间位置的像素之间的长距离依赖性,增强了模型的表达能力。 3....
针对当前传统网络模型对交通标志识别精度低、检测不准确的问题,提出一种基于YOLOv8n优化、改进的Ghost-YOLOv8交通标志检测模型。使用GhostConv代替部分Conv,设计全新的C2fGhost模块代替部分C2f,减少了模型的参数量,提升了模型的检测性能;在Neck部分添加GAM注意力机制模块,强化特征中的语义信息和位置信息,提高了模型的特征...
在加载模型时,发现只能加载一个,即我们修改了yaml文件,就不能只有YOLOv8的预训练模型,由于模型将重头开始训练,这是十分令人苦恼的。 随后开启训练,根据下面的网络层数,参数量以及GFLOPs来看,加入了SCconv模块后的计算复杂度提升了很多,这就需要更多的计算资源。 由于没有使用预训练模型,因此刚开始的训练效果很差 随着...
设计了Ghost瓶颈来堆叠Ghost模块,然后可以轻松建立轻量级的GhostNet。在基准测试上进行的实验表明,所提出的Ghost模块是基线模型中卷积层的一个令人印象深刻的替代品,而我们的GhostNet在相似的计算成本上可以实现比MobileNetV3更高的识别性能(例如,ImageNet ILSVRC-2012分类数据集上的75.7%的top-1准确率)。
m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2) def forward(self, x): """Forward pass through Ghost Convolution block.""" y = [self.cv1(x)] y.extend(self.m(y[-1]) for _ in range(3)) return self.cv2(torch.cat(y, 1)) 参考资料: [1]【目标检测】YOLOv8算法...
YOLOv8最新改进系列:YOLOv8优化卷积操作-Ghostconv,轻量化改进小神器! 手把手教学!已跑通,评论区赠送改进后的完整代码包,直接跑! 03:27 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8+BiFPN,加强特征提取,显著提升检测性能! 03:37 YOLOv8 最新改进系列:YOLOv8融合注意力机制SE,拉升模型性能! 05:04 YOLOv8增加检测头,提升小...
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yolov8-ghost-p2.yaml 和 yolov8-ghost-p6.yaml:这些文件是针对特定大小输入的Ghost模型变体配置。yolo...
模型结构的优化:GhostNetV2采用了Inverted bottleneck设计,并通过DFC注意力机制与Ghost模块并行工作的方式,增强了扩展特征的表达能力。这种设计改进了模型的"expressiveness"和"capacity",同时保持了Ghost模块减少参数量和计算量的优势。 实验验证的性能提升:GhostNetV2通过广泛的实验验证,展示了其在ImageNet等标准数据集上的...