YOLOv5改进Neck结构：Eff-QAFPN网络设计

最新推荐文章于 2025-11-30 19:30:28 发布
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文章标签： YOLO 网络 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LmtTransforms/article/details/132981924
YOLOv5因其高效和准确的目标检测性能备受关注。Eff-QAFPN作为其改进的Neck结构，融合了量化感知神经网络的设计，提升了速度和效率。该结构通过1x1和3x3卷积层结合ReLU激活函数，以及激活量化技术，优化计算量和内存占用，从而增强目标检测的准确性和鲁棒性。

目前，计算机视觉领域的目标检测算法YOLOv5一直以其高效和准确的性能而受到广泛关注。为了进一步提升YOLOv5的性能，研究人员提出了一种改进的Neck结构，名为Eff-QAFPN。Eff-QAFPN结构采用了量化感知神经网络设计的高效思想，表现出了强势的性能。

Eff-QAFPN结构的设计灵感源自于量化感知神经网络。量化感知是一种优化神经网络计算的技术，通过减少计算量和内存占用，提高网络的速度和效率。Eff-QAFPN结构将这一思想引入到YOLOv5的Neck部分，通过精心设计的网络结构和量化感知技术，实现了更高效的目标检测。

下面是Eff-QAFPN结构的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class EffQAFPN(nn.Module):
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YOLOv5的Neck结构改进 | Eff-QAFPN：高效网络结构设计与量化感知神经网络
LmtTransforms的博客
09-20 481
该结构利用了量化感知神经网络设计的思想，在Neck部分进行了优化，以提高计算机视觉任务的性能。为了进一步提升其性能，研究人员提出了一种改进的Neck结构，称为Eff-QAFPN，该结构融合了量化感知神经网络设计的概念，以实现高效的计算机视觉任务。Eff-QAFPN结构通过引入量化感知神经网络设计的思想，对Neck进行了优化，以提高性能和效率。该结构的设计灵感来自量化感知神经网络，通过对特征图进行量化和反量化操作，减少了计算量并提高了网络的效率。以上代码展示了Eff-QAFPN结构的实现。
优化YOLOv5模型的Neck之BiFPN计算机视觉
带你成为别人眼中的大佬！
06-01 976
而在YOLOv5模型的构建过程中，Neck是非常重要的一个环节，它可以将从Backbone中提取的特征图进行归一化、融合、筛选等处理，从而使模型更加稳定和准确。而在Neck中，BiFPN（Bilateral Feature Pyramid Network）是一种比较新颖和有效的设计方案，能够有效地保留特征信息的同时，减少网络参数和运算量，提高模型的效率和性能。其中，YOLOv5是一种非常优秀的目标检测算法，其结合了神经网络和计算机视觉的相关技术，可实现对各种目标的智能识别和追踪，并具有较高的准确度和速度。
改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致！！！
qq_29462849的博客
06-16 1万+
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童目标检测是计算机视觉中一项艰巨的下游任务。对于车载边缘计算平台，大模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。因此本文引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度...
芒果YOLOv5改进32：主干Backbone篇之EfficientRep：2023年最新论文出品｜结合设计硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构 ，该网络涨点利器
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
02-10 4489
YOLOv5代码实践 + 结合设计硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构
YOLOv8改进FPN结构｜EffQAFPN：高效网络结构的量化感知神经网络设计
QvisCs的博客
09-14 1324
这不仅减少了网络的计算量，还提高了模型在资源有限的设备上的部署能力。综上所述，YOLOv8改进FPN结构（EffQAFPN）是一种高效的目标检测网络，它结合了量化感知神经网络设计的思想和FPN结构的优势。EffQAFPN的网络结构采用了自底向上和自顶向下的特征融合方法，以提高多尺度的目标检测能力。EffQAFPN结合了量化感知神经网络设计的思想，以及对FPN结构的优化，展现出强劲的表现。以上代码展示了EffQAFPN的基本结构，你可以根据具体任务的需求来定义和修改网络的架构。
芒果YOLOv5改进36：Neck篇之Eff-QAFPN：改进设计 Eff-QAFPN 结构，具有量化感知神经网络设计的高效网络结构 ，该网络结构表现强势
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
02-14 4282
YOLOv5代码实践 ｜全新原创设计Eff-QAFPN结构
改进yolov8|Neck改进：GSConv+Slim-Neck，精度参数量双改进
weixin_44379985的博客
05-12 5718
改进yolov8|Neck改进：Slim-Neck，精度参数量双改进一、Slim-Neck简介论文地址代码地址论文内容（原创整理）前述主要贡献具体改进过程核心代码（添加到ultralytics/nn/modules/conv.py）在ultralytics/nn/modules/conv.py中最上方“all”中引用'VoVGSCSP', 'VoVGSCSPC', 'GSConv'ultralytics/nn/modules/init.py中在 ultralytics/nn/tasks.py 上方在pars
【论文阅读笔记】YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
时光机 °的博客
09-19 1815
YOLO系列的前作基本都含有网络的前馈部分以及NMS后处理部分。使用NMS的原因是因为o2m的标签分配策略（单个GT框对应多个正样本训练，也是平衡正负样本的一种方式）会导致预测时产生密集正样本，需要在最后选出最佳预测。此外，NMS对参数敏感，也让YOLO无法实现最佳端到端部署。摆脱NMS的限制采用端到端的DETR架构。采用混合模型将DETR推向实时应用领域，如RT-DETR。此种方法复杂度高；探索端到端的CNN-based检测器，使用one-to-one的标签分配方式。
YOLOv5改进系列：新的颈部Eff-QAFPN（Efficientrep）结构助力涨点
ZzzzzKnight的博客
03-20 265
本文主要工作包括Eff-QAFPN介绍及改进代码策略，该模块为即插即用模块，部署位置可根据实际针对任务需求，自行调整本专栏持续更新中，订阅本栏，关注更新~
【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解
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qq_44878985的博客
03-01 9万+
详解Yolov5原理及backbone、neck、head三个模块的作用及结构。
YOLOv5改进：更换Neck（结合BiFPN，ASFF）
07-10
PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器，本课程讲述对YOLOv5更换Neck的改进方法，结合BiFPN或ASFF特征融合机制来提高其性能。本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上更换Neck，在Windows系统和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集结合BiFPN或ASFF特征融合机制、重头训练和性能评估过程，并讲解BiFPN和ASFF特征融合原理以及针对结合BiFPN或ASFF特征融合的代码修改部分。项目实战过程包括：PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练网络模型以及性能评估。相关课程：《YOLOv5改进：更换骨干网》 https://download.youkuaiyun.com/course/detail/37465《YOLOv5改进：添加注意力机制》 https://download.youkuaiyun.com/course/detail/37530 《YOLOv5改进：更换Neck（结合BiFPN,ASFF）》 https://download.youkuaiyun.com/course/detail/37577
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
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目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck，作者提出了一种新方法GSConv来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式Slim Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。实验过程中，与原始网络相比，改进方法获得了最优秀的检测结果。
改进YOLOv5！GSConv+Slim Neck进一步提升YOLOv5性能！
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06-26 6820
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：集智书童Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles论文：https://arxiv.org/abs/2206....
【实验记录】yolov5的一些改进tricks总结--持续更ing
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【实验记录】yolov5的一些改进tricks总结 1.在yolov5上增加小目标检测层 link 2.在yolov5上增加注意力机制 link
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本文介绍了一套基于YOLO系列算法的PCB缺陷智能检测系统。系统支持多模态检测（图像/视频/实时画面），能准确识别漏孔、短路等常见PCB缺陷，识别精准度高达98%-100%。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12等模型，YOLO12n在精度(mAP40.6%)和效率上表现最优。系统采用Python+PyQt5开发，提供用户管理、模型切换等功能，有效解决了传统人工检测效率低、易漏检的问题，为PCB质检提供了智能化解决方案。
基于YOLOv5与改进遗传算法的动态路径规划方法研究
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huanghm88的专栏
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摘要 本文提出一种融合YOLOv5目标检测与改进遗传算法的动态路径规划方法。通过YOLOv5实时感知环境中的动态和静态障碍物，将语义信息转化为栅格地图。针对传统遗传算法在路径规划中易早熟收敛、局部搜索能力差等问题，提出自适应初始化种群策略、动态变异算子及精英保留机制等改进方案。仿真结果表明，该方法在动态环境中能规划出更安全、平滑且长度更优的路径，具有更强的环境适应性和鲁棒性。 关键词：路径规划；YOLOv5；遗传算法；动态环境；目标检测
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这个需要手动下载 x-anylabeling 不提供这个服务（不确定）。需要注意下载之后权重的位置。最好有一个从 yolo 原始格式转换成这步构建 dataset 的 py 脚本。将标注信息导出成 yolo 分割用的格式。（这里需要介绍一下这种格式）dataset 的成功样本和注意事项，注释，结构等。将 python 文件的内容贴上来，然后解释。使用 AI 工具完成标注任务。这个就是点一下的事情。使用源代码进行安装。AI 辅助标注及位置。按操作步骤截图说明。
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