YOLOv5/v8改进主干GhostNetV2系列：创新结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构：引入长距离注意力机制提升低成本操作，构建高

最新推荐文章于 2025-03-01 17:18:27 发布
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文章标签： YOLO 计算机视觉
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本文探讨了如何将GhostNetV2的长距离注意力机制应用于YOLOv5/v8，创建了一个高效轻量级的目标检测器。通过对GhostNetV2的改进，提升了低成本操作的性能，增强了上下文信息的捕捉，以实现更精确的目标检测。

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YOLOv5/v8改进主干GhostNetV2系列：创新结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构：引入长距离注意力机制提升低成本操作，构建高效轻量级骨干网络，打造高效轻量级检测器 计算机视觉

近年来，计算机视觉领域一直在不断发展，其中目标检测技术是一项重要的研究方向。YOLOv5/v8是一种著名的目标检测框架，而GhostNetV2则是近期华为诺亚在NIPS2022上推出的创新架构。本文针对这两个方法进行改进，结合了GhostNetV2的长距离注意力机制，构建了更强大、端侧轻量型的骨干网络，从而打造了一个高效轻量级的目标检测器。

在目标检测任务中，骨干网络的设计对性能和速度起着关键作用。我们选择了GhostNetV2作为主干网络的基础，这是因为GhostNetV2采用了廉价的操作来减少网络的计算量，并具备较强的特征表示能力。为了进一步增强GhostNetV2的性能，我们引入了一种新的机制，即长距离注意力机制。该机制能够在不同层级进行信息交互，从而捕捉到更多的上下文信息，并有助于提升目标检测的精度。

下面我们将介绍改进后的GhostNetV2系列的主干网络结构：

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YOLOv5/v8改进主干GhostNetV2系列：引入长距离注意力机制的轻量级检测器
IpyVariable的博客
09-13 621
该机制能够增强廉价操作，提升轻量级模型的性能。通过在主干网络中引入长距离注意力机制，GhostNetV能够在保持模型轻量级的同时，提高目标检测的准确性和鲁棒性。最新的研究成果来自华为诺亚实验室的GhostNetV架构，它结合了YOLOv5/v8的改进主干和长距离注意力机制，构建了一种更强大的轻量级目标检测器。它引入了一种机制，可以在主干网络中捕捉不同区域之间的长距离依赖关系，从而提升目标检测的性能。这种检测器在保持模型轻量级的同时，具备较高的准确性和鲁棒性，适用于在端侧设备上进行实时目标检测的场景。
芒果YOLOv5改进38：主干Backbone篇之GhostNetV2：首发结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构：引入长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干，打造
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
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首发结合最新NeurIPS2022华为诺亚针对端侧设备的GhostNetV2 架构：长距离注意力机制增强廉价操作，打造轻量级检测器
YOLOv12涨点优化：轻量化改进 | Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（一）：华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020
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YOLOv5轻量化骨干设计，通过结合GHostNetv2结构实现计算量降低
qq_44224801的博客
05-21 2902
GhostNetv2是一种针对移动设备和边缘设备的优化神经网络，其设计继承了GhostNetv1的高效节省计算资源的特性，并在其基础上引入了一种新的注意力模块——DFC注意力模块，以增强模型对长距离空间信息的处理能力。DFC注意力模块是一种基于解耦全连接层的注意力机制，设计满足以下三个条件：对空间长距离信息的建模能力强；部署高效，对硬件友好且计算高效；概念简单，便于保证注意力模块的泛化能力。对于端侧设备这类计算资源受限的环境，以上设计目标帮助模型在提升性能的同时，不牺牲实时性和部署效率。
Yolov5轻量级网络：Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（一）：华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020
06-20 1443
Yolov8引入轻量级网络Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2等，与c2f和c3结合减少最新的深度神经网络的计算成本，引入高效的神经网络结构。
改进YOLO系列 | GhostNetV2: 用长距离注意力增强低成本运算 | 更换骨干网络之GhostNetV2
YOLOv8项目贡献者
03-23 6782
注意力增强了扩展特征，以提高表现能力。块是一个反向残差瓶颈，包含两个。
GhostNetV2系列：融合YOLOv5和NIPS2022华为诺亚的GhostNetV，实现强化廉价操作的长距离注意力机制，构建高效轻量级检测器
UksApps的博客
09-20 658
综上所述，GhostNetV2系列是一种结合了YOLOv5和GhostNetV的检测器架构，引入了长距离注意力机制和廉价操作增强，旨在构建高效轻量级的目标检测器。通过实现上述提到的GhostNetV2网络和GhostModule模块，我们可以在计算机视觉任务中应用这一创新的检测器架构，以提升检测性能并减少计算资源的消耗。GhostNetV2系列的核心思想是结合YOLOv5和NIPS2022华为诺亚的GhostNetV，引入长距离注意力机制以增强廉价操作，并构建高效轻量级的检测器。
yolov5改进ghostnetv2模块
07-27
- *1* *2* *3* [YOLOv5/v8改进主干GhostNetV2系列：首发结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构：引入长距离注意力机制...](https://blog.youkuaiyun.com/qq_38668236/article/details/127909155)[target="_blank" ...
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03-26 1604
结合NeurIPS 2022年GhostnetV2网络模块
GhostNetV2：运用长距离注意力提升低成本计算的改进——骨干网络替换之路
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09-17 642
GhostNetV2是基于GhostNet模型的一种改进版本。GhostNet最初由Hui et al.于2020年提出，以其高效轻量的特点在目标检测任务中取得了较好的性能。GhostNetV2在此基础上进一步增强了低成本运算的能力，通过引入长距离注意力机制，提升了模型的感受野并降低了计算复杂度。GhostNetV2的核心思想是在骨干网络中引入Ghost Module和Long-Range Attention（LRA）模块。
YOLOv5改进系列(二十二) 更换骨干网络之GhostNetV2
专注于人工智能学习，总结
12-15 1894
这项研究的背景是轻量级卷积神经网络专为移动设备上具有更快推理速度的应用而设计。卷积操作只能在窗口区域内捕获局部信息，这阻碍了性能的进一步提高。引入自我注意力到卷积中可以很好地捕获全局信息，但它会大大妨碍实际速度。因此，研究人员提出了一种硬件友好的注意力机制（被称为。注意力基于全连接层构建，它不仅可以在常见硬件上快速执行，而且还可以捕获长程像素之间的依赖性。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.12905.pdf。注意力增强了扩展特征，以提高表现能力。注意力），并提出了一种新的。
Yolov5轻量级网络：Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（三）：华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22
06-20 1175
Yolov8引入轻量级网络Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2等，与c2f和c3结合减少最新的深度神经网络的计算成本，引入高效的神经网络结构。
轻量级网络CNN系列（二）：GhostNetV2
梦坠凡尘
06-29 3007
而在 DFC 中，每个 patch 的注意力值的计算直接与它水平或垂直位置的 patch 有关，而这些水平或垂直位置的 patch 的计算又与它们水平或垂直位置的 patch 有关。DW卷积的一个卷积核负责一个通道，例如对一个3×5×5的图片，输出通道数要与输入通道数相同，则普通卷积操作需要3×3×3×3的卷积核，但DW卷积操作只需要3×3×3的卷积核。PW卷积相反，是一个1×1×C的卷积核，对每个通道的相同位置进行加权和，C为输入特征图的通道数，若输出通道数为5，则卷积核shape为C×1×1×5。
GhostNetV2（2022 NIPS）
朴实无华的研究生活
02-21 1214
本文提出了一种硬件友好的注意力机制（称为DFC注意力），用于轻量级卷积神经网络（CNN），以捕捉长距离空间信息，同时保持高效的实现。该机制通过分解全连接层为水平和垂直方向，简化了计算过程，降低了复杂度。基于此，作者提出了GhostNetV2架构，增强了模型的表达能力。实验结果显示，GhostNetV2在ImageNet数据集上实现了75.3%的Top-1准确率，显著优于GhostNetV1（74.5%），并且在保持较高准确率的同时，具有更快的推理速度。
GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析
00000cj的博客
02-12 1万+
首先回顾下GhostNet，对于输入 \(X\in \mathbb{R}^{H\times W\times C}\)，Ghost module将一个标准的卷积替换成两步。首先用一个1x1卷积生成intrinsic feature。
GhostNetV2: 利用长距离注意力增强低成本计算的改进骨干网络
GzvDart的博客
09-18 224
接下来，GhostNetV2引入了长距离注意力机制，以增强网络的感受野。总结起来，GhostNetV2是对GhostNet的改进版本，通过引入长距离注意力机制增强了低成本计算。以上是GhostNetV2的设计和实现，你可以根据实际需求进行进一步的调整和优化。GhostNetV2的核心思想是结合轻量级网络设计和注意力机制，以提高目标检测的性能。计算机视觉领域中，目标检测是一个重要的任务，而YOLO（You Only Look Once）系列是一种常用的目标检测算法。
通俗易懂理解GhostNetV2轻量级神经网络模型
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通俗易懂理解GhostNetV2网络模型
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