改进YOLO系列：使用ConvNeXt作为YOLOv5/v的新骨干网络

最新推荐文章于 2024-07-02 16:54:57 发布
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文章标签： YOLO python 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZuoProgramming/article/details/132993034
本文介绍了将ConvNeXt网络结构应用于YOLOv5/v，以增强其物体检测能力。ConvNeXt的分组卷积特性提供高效且强大的特征表示。通过代码示例展示了如何将ConvNeXt整合到YOLOv5模型中，以期望在实际任务中实现更好的检测效果。

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的物体检测算法，YOLOv5/v是YOLO系列的最新版本。为了进一步提高YOLOv5/v的性能，我们可以考虑将现有的骨干网络替换为ConvNeXt。

ConvNeXt是一种基于分组卷积的网络结构，它在保持计算效率的同时，具有较强的特征表示能力。通过使用ConvNeXt作为YOLOv5/v的骨干网络，我们可以期望在物体检测任务中获得更好的性能。

下面是使用ConvNeXt作为YOLOv5/v骨干网络的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.hub import load_sta
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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
09-20 791
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。
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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
YOLOv7改进：ConvNeXt（backbone改为CNeB）
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论文地址官方源代码地址自从ViT(Vision Transformer)在CV领域大放异彩，越来越多的研究人员开始拥入Transformer的怀抱。回顾近一年，在CV领域发的文章绝大多数都是基于Transformer的，比如2021年ICCV 的best paper Swin Transformer，而卷积神经网络已经开始慢慢淡出舞台中央。卷积神经网络要被Transformer取代了吗？也许会在不久的将来。
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07-02 2615
yolov5改进，ConvNeXt，yolov5
改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 ConvNeXt
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YOLOv5 更换骨干网络之 ConvNeXt
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1.论文介绍回顾深度学习的历史，卷积神经网络 (CNN) 无疑是计算机视觉中最受欢迎的模型。2012年，AlexNet 在 ImageNet 竞赛中获胜，开启了 CNN 在深度学习特别是计算机视觉领域的新时代。从那时起，众多的 CNN 已经成为潮流的引领者，如 Network In Network，VGG，Inception Nets，ResNe(X)t，DenseNet 等。
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YOLOv8 中替换主干网络之 ConvNext：完整解析与实现
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YOLOV5加入Convnext模块，助力涨点！
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