YOLOv Tiny改进主干系列:使用互补搜索技术和新颖架构设计,结合MobileNetV3作为Backbone主干网络,构建多种检测器

该博客探讨了如何通过互补搜索技术和MobileNetV3架构,改进YOLOv Tiny目标检测器的性能。采用互补搜索优化主干网络,结合新颖的架构设计,实现了轻量级检测器的准确性和速度提升。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

计算机视觉领域一直在追求更快、更准确的目标检测算法。YOLOv Tiny是一种轻量级的目标检测器,但其性能仍有提升的空间。为了进一步改进YOLOv Tiny的性能,我们提出了一种基于互补搜索技术和新颖架构设计的方法,将MobileNetV3作为Backbone主干网络,从而打造出不同的检测器。

首先,我们使用互补搜索技术来优化主干网络。互补搜索技术是一种结合不同网络结构的方法,通过综合考虑它们的优势来提高性能。在我们的方法中,我们选择了MobileNetV3作为候选主干网络,并通过互补搜索技术搜索得到最佳的组合。

下面是使用互补搜索技术优化MobileNetV3主干网络的示例代码:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision.models 
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