当前位置: article > 正文

YOLOv7改进实战 | 更换轻量化主干网络Backbone（一）之Ghostnet_yolo系列算法改进主干网络backbone包括哪些方法

作者：Cpp五条 | 2024-04-11 02:54:48

踩

yolo系列算法改进主干网络backbone包括哪些方法

在这里插入图片描述

前言

轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：

网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。
分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。
深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。
跨层连接：通过跨越多个层级的连接方式来增加神经网络的深度和复杂性，同时减少了需要训练的参数数量。
模块化设计：将神经网络分解为多个可重复使用的模块，以提高模型的可调节性和适应性。

传统的YOLOv5系列中，Backbone采用的是较为复杂的C3网络结构，这使得模型计算量大幅度的增加，检测速度较慢，应用受限，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型时难以被应用的。为了解决这个问题，本章节通过采用Ghostnet轻量化主干网络作为Backbone</

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/Cpp五条/article/detail/402509