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YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量化网络MobileViTv2改进YOLOv8助力轻量化模型_yolov8+mobilenetv2

yolov8+mobilenetv2

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V2版本,其作为MobileNet网络的挑战者,其效果自然不用多说,MobileViT模型是为移动设备设计的轻量级、通用目的视觉变换器。它融合了卷积神经网络(CNN)和视觉变换器(ViT)的优势,旨在在保持高效性能的同时减少模型参数和降低延迟。通过其创新的MobileViT Block和多尺度训练方法,MobileViT在多个视觉任务上取得了优异的结果,欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!

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专栏目录:YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾:

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