YOLOv5改进 | 主干篇 | 多种轻量化卷积优化PP-HGNetV2改进主干(全网独家创新)

本文详细介绍了如何改进YOLOv5的主干网络,采用HGNetV2并结合轻量化卷积进行优化。作者分析了HGNetV2的网络结构,讲解了其层次化处理数据的优势,并提供了具体的代码修改步骤,实验证明优化后的网络在精度和轻量化方面表现出色。

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 一、本文介绍

Hello,大家好,上一篇博客我们讲了利用HGNetV2去替换YOLOv5的主干,经过结构的研究我们可以发现在HGNetV2的网络中有大量的卷积存在,所以我们可以用一种更加轻量化的卷积去优化HGNetV2从而达到更加轻量化的效果(亲测优化后的HGNetV2网络比正常HGNetV2精度更高轻量化效果更好,非常适合轻量化的读者),同时HGNetV2的网络结构目前还没有推出论文,所以其理论知识在网络上也是非常的少,我也是根据网络结构图进行了分析,给大家进行讲解网络结构原理

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轻量化效果:⭐⭐⭐⭐⭐

涨点效果:⭐⭐⭐⭐⭐

专栏目录:YOLOv5改进有效涨点目录 | 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:YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

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