YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（轻量化网络结构）

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python pytorch 目标检测
于 2023-12-21 06:00:00 首次发布
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本文介绍了如何在YOLOv8中使用MobileNetV1作为轻量化网络结构，详细阐述了MobileNetV1的框架原理、核心代码，并提供手把手的网络结构添加教程，包括修改多个关键部分，以实现模型的顺利运行。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性，这个模型非常适合轻量化的读者来使用。

适用检测目标：轻量化网络结构适合轻量化的读者

推荐指数：⭐⭐⭐

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、MobileNetV1的框架原理

三、MobileNetV1的核心代码

 四、手把手教你添加MobileNetV1网络结构

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

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视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型。然而，普通的ViT在应用于诸如目标检测和语义分割等一般计算机视觉任务时面临困难。分层Transformer（例如Swin Transformer）重新引入了几种ConvNet先验知识，使得Transformer在实际应用中成为通用的视觉骨干，并在各种视觉任务中表现出色。
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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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YOLOv10改进 | 主干/Backbone篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone（轻量化网络结构）
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本文给大家带来的改进机制是，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多，其在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中都展现了一定的有效性。YOLOv10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、MobileNetV2的框架原理。
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到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备​。
【YOLOv10改进- Backbone主干】BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构 | 小目标
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。
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作为视觉Transformer的核心构建模块，注意力机制是捕捉长距离依赖关系的强大工具。然而，这种强大的功能也伴随着巨大的计算负担和大量的内存占用，因为需要计算所有空间位置上的成对标记交互。一系列研究尝试通过引入手工制作且内容无关的稀疏性来缓解这一问题，例如将注意力操作限制在局部窗口、轴向条纹或扩张窗口内。与这些方法不同，我们提出了一种新颖的动态稀疏注意力通过双层路由，以实现具有内容感知能力的更灵活的计算分配。
YOLOv8改进 更换旋转目标检测的主干网络LSKNet
分享一些自己改进代码的实例
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手把手教你在yolov8中加入南开大学新研究的遥感旋转目标检测新SOTA：LSKNet，可动态调整空间感受视野，亲测在多个数据集上均有涨点！
主干网络篇 | YOLOv8 更换主干网络之 ConvNext | 《纯卷积结构超越 ViTs》
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YOLOv8网络轻量化改进原创思路及代码，结合CVPR最新Idea
crasher123的博客
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近年来，轻量化目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点。在CVPR 2023会议上，许多研究者提出了一些有效的方法来改进YOLOv8目标检测的精度和效率。结合这些最新成果，我们可以从以下几个方面来进行改进。首先，我们可以考虑使用更紧凑的网络结构来减少模型的参数数量和计算量；其次，我们可以引入一些注意力机制来提升模型对重要区域的关注程度；最后，我们可以通过增强数据增强策略和使用更先进的训练技巧来提升模型的准确性。下面将详细介绍这些改进思路以及对应的网络修改代码。
超详细YOLOv8更换backbone
weixin_44900686的博客
01-05 5462
本文是记录自己使用yolov8修改backbone的一个总结，并不涉及具体代码，具体代码在网上很多，写本文的主要原因是目前网上大部分的模块注册教程都或多或少不可用，需要大量搜索才能解决问题，本文在读者有代码的情况下，绝对一次解决所有问题。这里不需要专门自己编写，在图中文件夹，直接复制一个已存在的yaml文件进行修改就好了，一般来说其它专门添加模块的教程会给一个yaml，这里我可以给一个yaml的示例，大家可以对照图中的yolov8.yaml来对比，看看区别。首先在顶部导入你的代码，如图。
YOLOv8改进主干：引领最新MobileViTv系列的最强改进版本｜轻量级Transformer视觉转换器，简单而高效地融合本地全局和输入特征，提升计算机视觉
ZuoProgramming的博客
09-20 328
MobileViTv利用Transformer视觉转换器的这一优势，使得系统能够更好地理解图像中的目标，并提高目标检测的准确性。综上所述，MobileViTv作为YOLOv8的改进主干，通过融合本地全局和输入特征的方法，为计算机视觉系统带来了更高的性能。通过引入轻量级Transformer视觉转换器，MobileViTv能够更好地理解图像中的目标，提高目标检测的准确性。需要注意的是，为了获得更好的性能，可以根据具体情况对模型进行进一步的优化和调整。接下来，我们将介绍MobileViTv的源代码实现。
YOLOv8改进主干：最新MobileViTv3系列卓越改进版本｜轻量化Transformer视觉转换器，巧妙地融合本地全局和输入特征，高效提升计算机视觉能力
UksApps的博客
09-22 608
为了进一步提升计算机视觉任务的精度和效率，在这篇文章中，我们将介绍一种全新的改进版本——YOLOv8改进主干的MobileViTv3系列。总结起来，YOLOv8改进主干的MobileViTv3系列是一种全新的计算机视觉网络结构，通过轻量化Transformer视觉转换器的融合设计，实现了在计算机视觉任务中高效提升模型性能的目标。最终，返回转换后的特征图。MobileViTv3的改进版本通过融合本地全局和输入特征，充分利用了图像中的上下文信息，从而在计算机视觉任务中取得了卓越的性能提升。
YOLOv8 更换主干网络之 VanillaNet
一直在水些技术小文
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YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它借鉴了 YOLOv4 和 YOLOv5 的优点，融合了更快的速度和更好的性能。与其它 YOLO 版本相比，YOLOv8 在 GPU 和 CPU 上均表现出色，适用于多种硬件平台。
yolov8改进系列，yolov8替换主干网络为MobileNetv3
01-13
- **硬件资源消耗变化**: 轻量化改进虽然有助于降低功耗提升速度，但也可能导致GPU利用率波动等问题发生[^4]。 通过上述步骤可以在一定程度上实现在YOLOv8基础上引入MobileNetV3的目标，但仍需针对具体应用场景不断...
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