YOLOv8轻量化:MobileNetV3,理想的轻量级骨架选择 - 计算机视觉

本文介绍了如何在YOLOv8目标检测模型中使用MobileNetV3作为轻量级骨架,以实现计算资源受限环境下的高效目标检测。MobileNetV3凭借其倒残差结构和网络宽度可调特性,在降低模型复杂度和参数量的同时,保持了高准确性和速度。

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YOLOv8是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型。为了在计算资源受限的环境下实现高效的目标检测,使用轻量级骨架是至关重要的。在这方面,MobileNetV3是一个出色的选择,它具有较少的参数和计算复杂度,同时保持了较高的准确性和速度。

MobileNetV3是Google提出的一种轻量级卷积神经网络。它通过引入一系列创新的模块和技术,实现了在保持模型轻量化的同时提高检测性能。下面我们将详细介绍如何将MobileNetV3应用于YOLOv8目标检测模型。

首先,让我们来了解YOLOv8的基本原理。YOLOv8是基于Single Shot Multibox Detector (SSD)架构的改进版。它将输入图像分成多个网格单元,并为每个单元预测边界框和类别概率。与传统的两阶段目标检测算法相比,YOLOv8具有更快的检测速度,但在小目标检测和边界框定位方面可能略有不足。

为了实现轻量化的YOLOv8,我们将MobileNetV3作为骨架网络嵌入到YOLOv8中。MobileNetV3主要通过以下两个关键技术来减少模型复杂度和参数量:

  1. 倒残差结构:MobileNetV3引入了一种称为倒残差结构的新型模块。与传统的残差结构相比,倒残差结构在减少参数的同时提高了特征表示能力。这种结构可以有效地减少模型的计算量,使得模型更适用于轻量化目标检测任务。

  2. 网络宽度可调:MobileNetV3通过调整网络的宽度参数来控制模型的复杂度。较小的宽度参数可以降低模型的计

yolov5使用的是自家开发的网络结构,而不是yolov7。在yolov5中,并没有特别称为"mobilenetv3轻量化"的模型,而是通过精心设计的网络结构和训练策略来实现轻量化。所以,与引用中提到的"yolov7 mobilenetv3_large网络结构"并不完全一致。然而,MobileNetV3确实是一种轻量级卷积神经网络,可以用于设计轻量化模型,以适应移动设备和嵌入式设备的资源限制。 MobileNetV3相比于前几个版本,通过引入自适应瓶颈宽度、借鉴Squeeze-and-Excitation机制以及引入h-swish激活函数等创新点,提高了模型的大小、计算效率和精度。所以,使用MobileNetV3可以在轻量化模型中获得较好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Yolov5轻量化:MobileNetV3轻量级骨架首选](https://blog.youkuaiyun.com/m0_63774211/article/details/130759668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [yolov7+mobilenetv3-large网络结构.yaml](https://download.youkuaiyun.com/download/yjcccccc/88180430)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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