YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

已于 2024-04-16 23:08:28 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉 华为 python YOLO 目标检测
于 2023-12-19 06:24:05 首次发布
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本文介绍了华为最新发布的VanillaNet，一种追求简洁和效率的神经网络架构，用于替换YOLOv8的Backbone。VanillaNet通过深度训练策略和串联激活函数提高性能，实现在大目标和小目标检测上的性能提升。文章详细阐述了VanillaNet的原理，提供核心代码，并指导读者如何将其添加到YOLOv8网络中，包括多个修改步骤。

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一、本文介绍

本文给大家来的改进机制是华为最新VanillaNet网络，其是今年最新推出的主干网络，VanillaNet是一种注重极简主义和效率的神经网络架构。它的设计简单，层数较少，避免了像深度架构和自注意力这样的复杂操作(需要注意的是该网络结构的通道数会被放大，GFLOPs的量会很高)。我将其替换整个YOLOv8的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT的效果要好。我的实验数据集是一个包含1000张图片包含大中小的检测目标的数据集上(共有20+类别)，下面我会附上基础版本和修改版本的训练对比图，同时我会手把手教你添加该网络结构。

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

目录

一、本文介绍

二、VanillaNet原理

2.2  VanillaNet的基本原理

2.2.1 深度训练策略

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1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加PoolFormer主干，有效涨点。Transformer已经在计算机视觉中展现了巨大的潜力，一个常见的观念是视觉Transformer之所以取得如此不错的效果主要是由于基于self-attention的token mixer模块。
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