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

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。

专栏链接:RT-DETR剑指论文专栏,持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR

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

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