YOLOv8 更换骨干网络之 MobileNetV3 详解

最新推荐文章于 2025-04-16 09:40:30 发布
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分类专栏： YOLO系列实践 文章标签： YOLO 网络
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本文详细介绍了MobileNetV3的原理、应用场景和在YOLOv8中作为骨干网络的实现过程，强调了其轻量级、高效的特点，以及在移动端图像识别任务中的优势和未来扩展方向。

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鱼弦：公众号【红尘灯塔】，优快云博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

YOLOv8 更换骨干网络之 MobileNetV3 详解

1. MobileNetV3 简介

MobileNetV3 是一种轻量级高效的卷积神经网络架构，旨在为移动端设备提供高效的图像识别性能。它通过使用深度卷积分解、轻量级卷积层和逐层通道扩展等技术来实现，在保持精度的同时显著降低了模型的计算量和参数量。

2. MobileNetV3 原理详解

MobileNetV3 的核心思想是通过以下技术来提高模型的轻量级和高效性：

  • 深度卷积分解: 将标准卷积层分解为深度卷积层和点卷积层，并使用 GroupConv 来减少计算量。
  • 轻量级卷积层: 使用 1x1 卷积层和 3x3 卷积层来替代标准卷积层，并使用 ReLU6 激活函数和 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块来提高模型的性能。
  • 逐层通道扩展: 在每个卷积层之后使用逐层通道扩展模块来增加特征通道数，并使用 DepthwiseConv 来减少
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YOLOv8 改进：使用 MobileNetV3 轻量化架构改进特征提取网络
走向CTO的路上...
03-22 746
通过使用 MobileNetV3 作为 YOLOv8 的特征提取器，能够显著降低模型复杂度和运行时资源消耗，同时在一定程度上保持检测精度。这种方法特别适合需要高效计算的边缘设备和嵌入式系统。
MobileNetV3轻量化YOLOv8
m0_49586319的博客
06-22 657
MobileNetV3替换主干加小目标层检测
MobileNetV1、V2、V3 与 YOLO 分类模型的原理、应用场景及比较
最新发布
m0_44975814的博客
04-16 1170
在网络的前半部分，特征图的尺寸逐渐减小，通道数逐渐增加。以一个具体的倒残差块为例，假设输入特征图的通道数为 \(C_{in}\)，首先通过一个 \(1\times 1\) 卷积将通道数扩展到 \(tC_{in}\)（t 为扩展因子），然后进行深度卷积，最后通过一个 \(1\times 1\) 卷积将通道数压缩到 \(C_{out}\)。假设原始输入图像的尺寸为 \(H\times W\)，使用分辨率乘数 \(\rho\) 后，实际输入图像的尺寸变为 \(\rho H\times \rho W\)。
主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之MobileNetV3
突然好想你
03-23 1694
MobileNetV3是一种轻量级的卷积神经网络架构，用于图像分类和目标检测任务。它是MobileNet系列的第三个版本，旨在在保持高准确性的同时减少模型的计算量和参数数量！~🌈
YOLOv8改进，MobileNetV3轻量化架构改进特征提取网络，助力涨点
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-10 2490
MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源使用场景。这些模型随后被适配并应用于目标检测和语义分割任务。
爆改YOLOv8|使用MobileNetV3替换Backbone
weixin_43986124的博客
08-27 3653
MobileNetV3替换yolov8主干网，yolov8改进主干网，yolo暴力涨点
YOLOv8侦测任务更换主干网络成MobileNetV3
m0_53291740的博客
08-15 990
自己随便找一个程序跑一跑验证一下就行。
YOLOv8改进 更换轻量化模型MobileNetV3-large
DJpython的博客
08-25 2373
模型参数下降了，但是精度同样下降了，可相比于把backbone换成mobilenetv3-small，还是好一点。
YOLOv8 加持 MobileNetv3，目标检测新篇章
qq_44224801的博客
11-19 1535
YOLOv8 加持 MobileNetv3，目标检测新篇章
主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 MobileNetV3 | 基于神经网络搜索的轻量级网络（2）
weixin_39818775的博客
07-10 2022
YOLOv5和YOLOv7是目前主流的轻量级目标检测模型，在速度和精度方面取得了良好的平衡。然而，传统的YOLOv5/v7模型使用FPN和CSPNet等结构作为主干网络，在移动设备和嵌入式系统等资源受限的场景中运行时可能存在效率较低的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种使用MobileNetV3作为主干网络的YOLOv5/v7模型，该模型在移动设备和嵌入式系统上具有更高的推理速度和更低的内存消耗。
YOLOv8改进，YOLOv8替换主干网络为MobileNetV2(轻量化架构+助力涨点)
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-12 1097
MobileNetV2架构在多个任务和基准测试中提高了移动模型的最先进性能，并在不同的模型规模中表现出色。我们还介绍了在一种我们称之为SSDLite的新框架中应用这些移动模型进行目标检测的高效方法。MobileNetV2理论详解可以参考链接：论文地址本文在YOLOv8中的主干网络替换成MobileNetV2，实现了涨点+轻量化架构，代码已经整理好了
主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 MobileNetV3 | 基于神经网络搜索的轻量级网络
weixin_39818775的博客
06-29 1792
近年来，深度卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。然而，随着模型复杂度的不断提升，模型训练和部署所需的计算资源也呈指数级增长，这对于资源受限的设备和平台带来了挑战。为了解决这个问题，MobileNetV3 应运而生。MobileNetV3 是一种基于神经网络架构搜索（NAS）的轻量级卷积神经网络架构，它通过探索不同网络结构的组合，以最小化的计算代价获得最大化的精度，实现了模型的轻量化和高效性。
YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为MobileNetV3
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09-03 663
MobileNetV3，使用平台感知NAS来搜索全局网络结构，通过优化每个网络块来实现这一目标。然后，使用NetAdapt算法逐层搜索滤波器的数量。这些技术是互补的，可以结合起来有效地找到针对特定硬件平台优化的模型。通过架构搜索找到模型后，观察到一些最后几层以及一些早期层的计算成本较高。我们提出了一些架构修改，以减少这些慢层的延迟，同时保持准确性。这些修改超出了当前搜索空间的范围。第一个修改是重新设计网络的最后几层的交互方式，以更高效地产生最终特征。
YOLOv8轻量化：MobileNetV3，理想的轻量级骨架选择 - 计算机视觉
JjtlReact的博客
09-17 2150
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。通过将MobileNetV3作为YOLOv8的骨架网络，我们可以实现轻量化的目标检测。MobileNetV3的倒残差结构和可调的网络宽度参数使得模型具有较少的参数和计算复杂度，同时保持了较高的检测性能。它通过倒残差结构和可调的网络宽度参数，实现了在保持模型轻量化的同时提高了目标检测性能。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。
【YOLOv8 轻量化改进】使用MobileNetV3替换backbone
m0_51579041的博客
03-07 3371
【YOLOv8 轻量化改进】使用MobileNetV3替换backbone
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8添加CA注意力机制+新增小目标检测头，助力涨点
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07-02 3974
小目标检测难点众多，导致很多算法对小目标的检测效果远不如大中型目标。影响算法性能的主要原因如下:第一，小目标分辨率低、信息量不足，导致神经网络提取到的有效特征较少。第二，小目标在图像中所占的区域较小，易受背景干扰，这对算法的定位性能要求较高。第三，小物体标注困难，训练数据有限，导致模型泛化能力差。例如多尺度学习、无锚机制和生成对抗学习等方法，都能提高小目标检测的准确性和鲁棒性。为了改善小目标漏检现象严重的问题，我在 YOLOv8 中增加了 P2 检测头，相当于有四个检测头，使网络能检测到更小的目标。
YOLOv8 更换骨干网络之 MobileNetV3：轻量级目标检测的新热点
一直在水些技术小文
09-20 2276
本文将深入探讨 MobileNetV3 的核心概念，探讨其在 YOLOv8 中的应用，并提供示例代码和实际操作指南，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它引入了 MobileNetV3 作为其骨干网络，以实现更高的性能和更低的计算复杂性。：MobileNetV3 与 YOLOv8 的检测头（Detection Head）结合，将提取的特征与预测边界框的信息进行融合，以生成最终的目标检测结果。：收集和准备你的目标检测数据集，确保它包含了你关注的目标类别。
YOLOv8改进MobileNetV3主干：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
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
05-02 3827
代码实践｜YOLOv8 改进主干系列：MobileNetV3
【YOLOv8改进】MobileNetV3替换Backbone (论文笔记+引入代码)
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
03-20 2918
文章介绍了基于互补搜索技术组合以及新颖架构设计的MobileNets下一代，MobileNetV3。通过结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，MobileNetV3针对手机CPU进行了优化，随后通过新颖的架构进步得到了改进。本文开始探索自动化搜索算法和网络设计如何共同作用，以利用互补方法提升整体艺术状态。通过这一过程，我们创建了两个新的MobileNet模型以供发布：面向高资源和低资源使用案例的MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small。
YOLOV8加入MOBILENETV4
01-19
### 集成MobileNetV4至YOLOv8 在现代计算机视觉应用中，选择合适的骨干网络对于模型性能至关重要。YOLO系列因其高效性和准确性而广受青睐，在其最新版本YOLOv8中同样如此。当考虑将更轻量级且高效的MobileNetV4作为backbone集成到YOLOv8时，需遵循特定步骤来实现这一目标。 #### 修改配置文件 首先，需要调整YOLOv8的配置文件以适应新的骨干网架构。这通常涉及到修改`cfg`或类似的配置文档，指定使用MobileNetV4而不是默认选项。具体操作可能依赖于所使用的框架（如PyTorch），但一般思路是在配置文件中替换原有的backbone定义为指向MobileNetV4的部分[^1]。 ```yaml # yolov8_custom.yaml example snippet backbone: type: 'mobilenet_v4' # Specify the new backbone here. ``` #### 替换Backbone模块 接下来是对源码中的实际更改——即用MobileNetV4替代原有backbone代码片段。假设已经有一个预训练好的MobileNetV4模型可用，则可以直接加载此权重并将其嵌入到YOLOv8的整体结构之中。这部分工作主要集中在`models/common.py`或其他负责构建网络的地方完成。 ```python from models.backbones import mobilenet_v4 def build_backbone(cfg): """Builds the backbone network.""" if cfg['type'] == 'mobilenet_v4': return mobilenet_v4(pretrained=True) ... ``` #### 调整输入尺寸与特征图大小 由于不同backbone之间可能存在差异，特别是关于输入图像分辨率的要求以及最终产生的feature map尺度方面，因此还需要相应地调整这些参数设置。确保两者之间的兼容性是成功移植的关键之一。 #### 训练与验证 最后一步就是利用新组合后的模型进行充分的数据集上的训练，并通过一系列实验验证改进的有效性。考虑到迁移学习的优势，可以尝试从头开始微调整个体系或是仅针对新增加组件做局部优化。 ```bash python train.py --data custom_data.yaml --cfg yolov8_custom.yaml --weights '' --epochs 300 ```
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鱼弦

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