【RT-DETR有效改进】轻量化CNN网络MobileNetV1改进特征提取网络

原创 已于 2024-01-29 15:35:26 修改 · 1.7k 阅读 · 25 ·
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#深度学习 #人工智能 #YOLO #目标检测 #计算机视觉 #python #RT-DETR

于 2024-01-18 02:42:44 首次发布
本文介绍了如何针对RT-DETR优化MobileNetV1网络结构，通过深度可分离卷积实现轻量化。文章详细阐述了MobileNetV1的框架原理，并提供了修改网络结构的步骤，包括创建新模块、导入改进机制、修改任务文件等。通过这些修改，实现了在保持性能的同时降低计算量和模型大小。

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一、本文介绍

本篇文章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。接下来，我会展示一下原始版本和我改进后版本在训练上的对比图。之后会在文章中介绍该网络结构，然后教大家如何修改该网络结构，下面的图片为在我的数据上的实验对比图，左边为基础版本 ，右边为修改了本文该机制的结果，但是需要注意的是本文的结构为轻量化网络结构。

​

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目录

一、本文介绍

二、MobileNetV1的框架原理

三、MobileNetV1的代码

四、手把手教你添加MobileNetV1网络结构

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七 

4.8 修改八

4.9 必备修改！

4.10 RT-DETR不能打印计算量问题的解决

4.11 可选修改

五、MobileNetV1的yaml文件

5.1 yaml文件

5.2 运行文件

5.3 成功训练截图

六、全文总结

二、MobileNetV1的框架原理

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