YOLOv5改进主干系列:基于互补搜索技术和新颖架构设计组合MobileNetV3结构作为Backbone主干网络,打造不同的检测器

本文介绍了如何利用互补搜索技术和新颖架构设计,将MobileNetV3作为YOLOv5的Backbone,以提高物体检测的效率和准确性。结合MobileNetV3的轻量化特性,改进后的YOLOv5在保持模型尺寸小的同时提升了检测性能。

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计算机视觉领域中,物体检测一直是一个重要的任务。为了实现高效准确的物体检测,研究人员不断提出新的算法和网络架构。本文介绍了一种改进的YOLOv5系列检测器,采用了互补搜索技术和新颖架构设计,以MobileNetV3作为Backbone主干网络。

YOLOv5是目标检测中一种流行的单阶段检测器,具有高效的推理速度和较好的检测精度。为了进一步提升YOLOv5的性能,本文通过引入互补搜索技术和新颖架构设计,将MobileNetV3结构应用于YOLOv5的Backbone主干网络。

MobileNetV3是一种轻量级的网络结构,具有较低的计算复杂度和较好的特征表达能力。通过将MobileNetV3与YOLOv5结合,可以在保持较小模型尺寸的同时,提升检测器的性能。

下面是使用PyTorch实现的改进版YOLOv5的代码示例:

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary

MobileNetV3是一种基于互补搜索技术新颖架构设计组合的下一代MobileNet模型。它是通过硬件感知网络架构搜索(NAS)的组合与NetAdapt算法相结合,并对手机CPU进行了调整,通过新颖的架构进步进行了改进的。MobileNetV3提供了两个模型:MobileNetV3-LargeMobileNetV3-Small,分别针对高资源低资源用例。这些模型经过调整,并应用于对象检测语义分割任务。MobileNetV3在移动分类、检测分割方面取得了最先进的成果。与MobileNetV2相比,MobileNetV3-Large的准确度提高了3.2%,延迟减少了15%。而MobileNetV3-Small的准确度提高了4.6%,延迟降低了5%。此外,MobileNetV3-Large的检测速度比MobileNetV2快25%,准确率与MobileNetV2在COCO检测上大致相同。对于Cityscapes分割,MobileNetV3-Large LR-ASPP比MobileNetV2 R-ASPP快30%,精度相似。 if c2 != no: # if not output c2 = make_divisible(c2 * gw, 8) args = [c1, c2, *args<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [YOLOv5改进主干系列:基于互补搜索技术新颖架构设计组合MobileNetV3结构作为Backbone主干网络打造不同...](https://blog.youkuaiyun.com/qq_38668236/article/details/128098670)[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* [YOLOv5结合轻量化网络MobileNetv3](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44808161/article/details/125759652)[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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