【YOLOv5改进系列(4)】高效涨点----添加可变形卷积DCNv2

前言前段时间需要在树莓派上部署一个深度学习环境，先试了YoloV5，fs基本才0.3，远远达不到要求，于是就尝试了一下轻量化网络，试过mobileNet系列+YoloV4，fps有所提升，大概能达到0.9左右，但还是比较慢，于是就发现了YoloV5-Lite这个轻量化网络，极大地加速了fps，基本能达到3左右，因此详细了解了......

摘要arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意模块以实现更好的性能，这不可避免地会增加模型的复杂性。为了克服性能和复杂性折衷之间的矛盾，本文提出了一种有效......

痛苦电脑关机，卡死都有可能导致训练中断重新训练不可行所以要改参数，继续训练找到runs-train文件夹下面的文件这时候里面会有exp1，exp2……的文件夹我是训练到10中断（这里可以查看终端训练的代码，会显示正在训练expXXX）所以把大于exp10的exp11删除（如果有其他的也删除）然后找到tra......

......

1、前言之前介绍了yolov5如何更换C2f模块以及加入注意力机制SE模块的示例，详细请参考本专栏：YOLOV5实战项目(训练、部署、改进等等)_听风吹等浪起的博客-CSDN博客本文将详细介绍yolov5更换官方backbone，以轻量级网络mobilenet为例。因为mobilenet是轻量级的小型网络，参数量和......

一、论文理论论文地址：MOBILEVIT:LIGHT-WEIGHT,GENERAL-PURPOSE,ANDMOBILE-FRIENDLYVISIONTRANSFORMER1.理论思想结合了CNN(例如，空间归纳偏差和对数据增强不太敏感)和ViTs(例如，输入自适应加权和全局处理)的优点。2.创新点操作过程：(1)将特征图通过一个卷积核大小......

旭日x3派部署自己训练的模型（安全帽识别、视频流推理、yolov5-6.2）windows，框架pytorch，python3.7效果模型训练模型转换1、pt模型文件转onnx2、检查onnx模型3、准备校准数据4、onnx转bin上板视频流推理1、图片推理2、视频流推理效果模型训练进官网可克隆yolov5......

摘要：本文介绍了一个先进的基于深度学习的景区垃圾检测系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等前代算法进行了性能对比，通过对比实验证明了其在图像、视频、实时视频流和批量文件处理中对景区垃圾进行精确识别和分类的能力。文章深入讲解了YOLOv8算法的工作......

摘要：本篇博客呈现了一种基于深度学习的人脸表情识别系统，并详细展示了其实现代码。系统采纳了领先的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了比较，展示了其在图像、视频、实时视频流及批量文件中识别人脸表情的高准确度。文章深入阐释了YOLOv8的工作机制，并配备了相应......

摘要：本文介绍了一种基于深度学习的血细胞检测系统系统的代码，采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果，能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的血细胞。文章详细解释了YOLOv8算法的原理，并提供了相应的Python实现代码、训练数据集，以及基于PySid......