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ShuffleNetV2
2024-09-02
YOLOv10改进系列,YOLOv10替换主干网络为ShuffleNetV2
原论文摘要目前,神经网络架构设计主要依赖于计算复杂度的间接指标,即浮点运算次数(FLOPs)。然而,直接指标(如速度)还取决于其他因素,如内存访问成本和平台特性。因此,本研究建议在目标平台上评估直接指标,而不仅仅考虑FLOPs。基于一系列受控实验,本研究提出了若干高效网络设计的实用
2024-07-21
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10改进ShuffleNetV2,手把手教学、保姆级实操、必须有效涨点!!!
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10改进ShuffleNetV2,手把手教学、保姆级实操、必须有效涨点!!!所有改进代码均经过实验测试跑通!截止发稿时YOLOv10已改进40+!自己排列组合2-4种后,考虑位置不同后可排列组合上千万种!改进不重样!!专注AI学术,关注B站up主:Ai学术叫叫兽er!购买相关资
2024-07-06
主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 高效CNN架构设计的实用指南(2)
主干网络篇|YOLOv5/v7更换主干网络之ShuffleNetv2|高效CNN架构设计的实用指南概述YOLOv5和YOLOv7是目前主流的轻量级目标检测模型,在速度和精度方面取得了良好的平衡。然而,传统的YOLOv5/v7模型使用FPN和CSPNet等结构作为主干网络,在移动设备和嵌入式系统等资源受限的场景