YOLOv5改进主干MAE｜ConvNeXtv2：计算机视觉中的高效涨点

最新推荐文章于 2025-06-16 20:47:41 发布
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文章标签： 计算机视觉 YOLO 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LmtTransforms/article/details/132931400
本文提出ConvNeXtv2模型，结合MAE与卷积操作，增强YOLOv5在目标检测中的性能和效率。通过在主干网络中使用MAE，提高了特征表达能力和模型稳定性。训练过程采用交叉熵损失和Adam优化器，展示了一种提升计算机视觉领域目标检测的新方法。

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近年来，计算机视觉领域取得了巨大的发展，对目标检测算法的要求也越来越高。作为一种快速而有效的目标检测方法，YOLO系列一直备受关注。在最新的研究中，通过融合MAE（Masked Autoencoders）和卷积操作，我们提出了ConvNeXtv2模型，进一步提升了YOLOv5的性能和效率。

MAE是一种基于自编码器的无监督学习方法，常用于特征学习和数据降维。在ConvNeXtv2中，我们将MAE应用于主干网络，用于增强特征的表达能力和模型的稳定性。通过使用MAE，我们可以自动学习到更具代表性的图像特征，从而提高目标检测的准确性。

接下来，让我们详细介绍ConvNeXtv2的结构和实现过程。

ConvNeXtv2模型结构

ConvNeXtv2模型采用了一种新颖的结构设计，将MAE与卷积操作相结合，以增强特征提取能力和模型的表示能力。下面是ConvNeXtv2的主要结构：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNeXtv2(
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改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 ConvNeXt
YOLOv8项目贡献者
01-17 5595
YOLOv5 更换骨干网络之 ConvNeXt
改进YOLOv5系列：新增多种ConvNeXt结合YOLO | 多样化的主干CNN模型选择 | 计算机视觉
带你成为别人眼中的大佬！
05-28 518
ConvNeXt是一种新型的卷积神经网络结构，利用组卷积和通道并行的方式使得网络更加有效率和灵活性。我们将ConvNeXt与YOLOv5结合，可以获得更好的检测效果，并且还可以根据需求进行不同的主干CNN模型选择。我们可以通过简单修改函数参数，即可选择不同的主干CNN模型。这样，我们就可以在不同的场景中使用不同的模型，并且还可以通过ConvNeXt结合YOLOv5来提升检测效果。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高效和准确的特点。我们还可以根据具体任务需求，选择不同的主干CNN模型。
ConvNeXt V2：卷积网络与自监督学习的协同设计革命
最新发布
m0_64719223的博客
06-16 647
Meta AI与纽约大学团队提出ConvNeXt V2，通过协同设计全卷积掩码自编码器（FCMAE）和全局响应归一化（GRN）层，解决了传统卷积网络在自监督学习中的瓶颈。FCMAE采用稀疏卷积处理遮罩输入，实现高效预训练；GRN通过通道竞争机制防止特征坍塌。实验表明，ConvNeXt V2在ImageNet分类（84.6% top-1）、目标检测和语义分割任务中超越Transformer架构（如Swin），同时保持计算高效性。该工作首次证明了纯卷积网络在自监督学习中的强大潜力，为视觉模型设计提供了新方向。
ConvNeXt-Yolo5
m0_46179553的博客
01-23 5578
背景简介 传说中的CV算法工程师抄作业必备手册，既然大佬们烧了那么多的电费为我们总结了这么多能work的trick,那岂有不抄的道理，具体论文的细节本文不做详述，论文地址如下： https://arxiv.org/abs/2201.03545 以及大佬对此的详细解读 https://mp.weixin.qq.com/s/c6MRbzQE9ErFUWdWKh8PQA 本文仅做对工程应用的整合。 ConvNeXt-YoloV5 仍然以目标检测经典模型yolov5为例，对源代码做如下的修改增加 common.py
YOLOV5/YOLOV8改进：CVPR23:加入ConvNeXt V2主干，有效涨点
2201_76125261的博客
10-06 578
论文地址：在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下，视觉识别领域在20世纪20年代初实现了快速现代化和性能提升。例如，以ConvNeXt[52]为代表的现代ConvNets在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用ImageNet标签进行监督学习而设计的，但它们也可能受益于自监督学习技术，如掩蔽自动编码器（MAE）。然而，我们发现，简单地将这两种方法结合起来会导致较差的性能。
ConvNeXtV2
whaosoft143ai的博客
01-09 670
例如，将 ConvNeXt 与 MAE 结合起来时就会出现如下问题：MAE 有一个特定的编码 - 解码器设计，该设计针对 transformer 的序列处理能力进行了优化，这使得计算量大的编码器专注于那些可见的 patch，从而降低了预训练成本。事实上，已有研究表明用基于掩码的自监督学习来训练 ConvNet 是很困难的，而且实验证据表明，transformer 和 ConvNet 可能在特征学习方面存在分歧，会影响到最终表征的质量。然而，自监督学习通常会使用为监督学习设计的架构，并假定该架构是固定的。
YOLOv8改进主干MAE | ConvNeXtv：计算机视觉的高效升级
UksApps的博客
09-22 272
现在，我们将进一步改进YOLOv8的主干网络，并引入了一种新的升级版模型，名为ConvNeXtv。本文将详细介绍ConvNeXtv模型的设计思路，并提供相应的源代码。总结起来，本文介绍了YOLOv8的改进版本ConvNeXtv模型，该模型通过结合MAE和卷积操作，实现了更高效的计算机视觉任务。通过引入MAE层进行特征提取，结合卷积操作提取空间信息，ConvNeXtv模型能够在目标检测等任务中取得更好的性能。ConvNeXtv模型的设计思路是通过引入MAE层，结合卷积操作，实现更高效的计算机视觉任务。
YOLOv7改进之MAE主干： 超强ConvNeXtV2 升级版结构，当MAE+YOLO卷积高效涨点
qq_53545309的博客
09-27 339
在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下，视觉识别领域在 2020 年代初期实现了快速的现代化和性能提升。例如，以 ConvNeXt [52] 为代表的现代 ConvNet 在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用 ImageNet 标签的监督学习而设计的，但它们也有可能受益于自我监督学习技术，例如掩码自动编码器 （MAE） [31]。然而，我们发现，简单地将这两个 ap proaches 结合起来会导致性能不佳。
YOLOv5改进主干MAE｜最新创新：当MAE遇上卷积操作，全新ConvNeXtv模型发布，高效性能提升，结合Masked Autoencoders共同设计和优
IbcVue的博客
09-22 280
总结起来，YOLOv5改进主干MAE｜最新创新：当MAE遇上卷积操作，全新ConvNeXtv模型发布，通过引入Masked Autoencoders共同设计和缩放卷积操作，提高了计算机视觉任务的性能。进一步的研究和实验可以探索不同的网络架构和超参数设置，以进一步优化ConvNeXtv模型，并在实际应用中取得更好的结果。然而，为了进一步提升YOLOv5的性能，研究者们采用了一种全新的改进方法，将Masked Autoencoders（MAE）与卷积操作相结合，提出了全新的ConvNeXtv模型。
基于YOLOv7的改进MAE主干 | 超强ConvNeXtV2升级版结构：当MAE与YOLO卷积相遇，高效计算机视觉的涨点
GzvDart的博客
09-21 310
近年来，计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中目标检测技术一直是研究的热点之一。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其快速且准确的特点受到广泛关注。本文将介绍YOLOv7改进MAE主干，并引入超强ConvNeXtV2升级版结构，实现了MAE和YOLO卷积的共同设计和缩放，从而提高了计算机视觉的效率。
YOLOv8改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络（附代码 + 完整修改流程 + 解析）
Snu77的博客
01-04 4629
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备​。
YOLOv5系列的改进：使用ConvNeXt结构增强YOLO的计算机视觉能力
IlgCrystal的博客
09-20 708
本文介绍了YOLOv5系列的最新改进版本，通过将ConvNeXt结构与YOLOv5的主干CNN模型相结合，提升了模型的计算机视觉能力。本文将详细介绍这个改进版本，包括ConvNeXt结构的原理、YOLOv5的主干CNN模型以及相应的源代码示例。ConvNeXt是一种用于卷积神经网络的高效结构，通过引入密集连接和组卷积操作，增强了网络的感受野和特征表达能力。YOLOv5的主干CNN模型采用了一种轻量级的网络架构，具有较快的推理速度和较低的模型复杂度。该特征表示被送入YOLO检测头，用于预测目标的位置和类别。
YOLOv5改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络
Snu77的博客
01-08 1745
本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络，是一种新型的卷积神经网络架构，它融合了自监督学习技术和架构改进，特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化（GRN）层。我将其替换YOLOv8的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络也提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。
改进YOLOv5系列：使用ConvNeXt与多种主干CNN模型实现高效目标检测
YjmnDatabase的博客
09-19 247
目标检测一直是计算机视觉领域中的重要任务之一，而YOLOv5则是近年来备受关注的一种目标检测算法。为了进一步提升YOLOv5的检测效果，许多研究人员进行了不断的探索和尝试。本文将介绍一种基于YOLOv5的改进版本，通过引入ConvNeXt模块和不同的主干CNN模型，实现了高效的目标检测。通过引入ConvNeXt模块和不同主干CNN模型，我们可以轻松实现高效的目标检测，提升YOLOv5的性能表现。接着，我们将训练集和测试集准备好，以COCO格式为例。然后，我们可以使用以下代码定义模型，其中。
改进YOLOv5系列：最新ConvNeXt结合YOLO | CVPR2022 多种搭配，即插即用 | Backbone主干CNN模型
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优化改进YOLOv5算法：加入ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力——(超详细)
qq_40716944的博客
10-26 1571
为了提升无人机视角下目标检测效果，基于YOLOv5算法，在YOLOv5主干中实现了Omnidimensional Convolution（ODConv），以在不增加网络宽度和深度的情况下提高精度，还在YOLOv5骨干网中用ConvNeXt块替换了原始的C3块，以加快检测速度。
YOLOV5/YOLOV8改进：引入ConvNeXt V2主干，有效提升计算机视觉性能
QvisCs的博客
09-20 679
需要注意的是，为了使ConvNeXt V2主干网络适用于YOLOV5和YOLOV8，我们对其进行了适当的调整和微调。具体而言，我们根据YOLOV5和YOLOV8的网络结构，在ConvNeXt V2主干网络前面添加了几个卷积层，以确保输入和输出的特征图大小一致。在计算机视觉领域，目标检测是一项重要的任务，而YOLOV5和YOLOV8作为经典的目标检测算法，一直受到广泛关注。总结起来，我们在YOLOV5和YOLOV8中引入了ConvNeXt V2主干网络，通过增强特征表示能力，有效提升了目标检测的性能。
芒果YOLOv5改进31：主干Backbone篇之ConvNeXtv2：当MAE遇见卷积操作，全网最新原创 ConvNeXtv2 升级版模型，高效涨点，使用 Masked Autoencoders 共
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
01-04 3076
MAE 结合 YOLO｜当 MAE 遇见卷积Conv操作，使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放ConvNets
YOLOv5/v7/v8改进版：InceptionNeXt与ConvNeXt相遇——即插即用，提升小目标检测的必备改进
IlgCrystal的博客
09-22 467
为了解决这一问题并提高检测性能，研究人员提出了许多改进的算法。本文将介绍一种新的改进版本，称为YOLOv5/v7/v8的改进版InceptionNeXt，它将Inception和ConvNeXt系列相结合，具有即插即用的特点。综上所述，YOLOv5/v7/v8改进版的InceptionNeXt是一种结合了Inception和ConvNeXt的改进算法，用于解决小目标检测问题。通过采用多尺度的特征表示和有效的分组卷积操作，InceptionNeXt能够更好地捕捉不同尺度的目标特征，并提高小目标检测的准确性。
mae yolo
03-12
### MAE与YOLO的关系及应用 #### 自监督学习中的MAE机制 Masked Autoencoder (MAE) 是一种自监督学习方法，在图像处理方面表现出色。通过遮蔽部分输入像素并尝试重建原始图像，MAE能够有效地预训练深层神经网络模型[^2]。 #### 结合YOLO的目标检测框架 YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的实时性能而闻名于目标检测领域。最新研究表明，将MAE作为主干网应用于YOLO可以显著提升特征提取能力。具体来说，改进后的YOLOv7采用了基于MAE的主干架构，并融合了ConvNeXtV2组件，增强了模型对于复杂场景下的适应性和鲁棒性。 #### 实际应用场景 这种组合不仅限于理论探讨，在实际项目中也得到了验证。例如，在面向非结构化任务环境下的机器人视觉系统里，利用经过MAE增强过的YOLO变体来实现更精准的对象识别与定位抓取操作成为可能[^3]。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image # 假设我们有一个已经训练好的MAE-YOLO模型 model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) def detect_objects(image_path): input_image = Image.open(image_path) preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize((416, 416)), transforms.ToTensor(), ]) batch_tensor = preprocess(input_image).unsqueeze(0) model.eval() with torch.no_grad(): prediction = model(batch_tensor)[0] return prediction['boxes'], prediction['labels'] # 使用示例 boxes, labels = detect_objects('example.jpg') print(f'Detected objects at locations {boxes} with labels {labels}') ```
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