YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 轻量化CCFM + SENetv2进行融合改进涨点 (全网独家首发)

最新推荐文章于 2024-11-05 02:06:23 发布
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#YOLO #目标检测 #深度学习 #人工智能 #pytorch #python #计算机视觉

本文介绍了一种融合改进方法，结合轻量级的CCFM模块和SENetv2，用于YOLOv5目标检测网络。SENetv2通过Squeeze aggregated excitation (SaE)模块增强特征表示，而CCFM提供轻量化设计。实验证明，这种结合能有效降低模型参数量和计算量，同时提升检测精度。文章详细讲解了如何在YOLOv5中集成SENetv2，并提供了两种配置文件供选择，适用于不同需求。

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是轻量化的Neck结构CCFM配合SENetv2改进的网络结构进行融合改进，其中CCFM为我本人根据RT-DETR模型一比一总结出来的，文中配其手撕结构图，其中SENetV2为网络结构重构化模块，通过其改进主干从而提取更有效的特征，这两个模块搭配在一起，一个轻量化，一个进行有效涨点，搭配在一起效果十分良好，如果在你的数据上有涨点的效果，可以在其基础加一个其它机制配合上我的损失函数即可编写论文。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

修改完融合机制参数量直接下降百分之三十GLOPs下降两个点，精度还有提升在我的数据集上该机制可以说非常的有效果，同时该机制我提供两个融合版本提供给大家使用,一个精度更高，一个参数量更少!

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

目录

 一、本文介绍

二、SENetV2核心代码

2.1 SENetV2的框架原理 

2.2 SENetV2的核心代码 

三、手把手教你添加SENetV2模块

3.1 SENetV2添加步骤

3.1.1 步骤一

3.1.2 步骤二

3.1.3 步骤三

四、CCFM使用方式

五、SENetV2配和CCFM结构yaml文件

5.1 yaml文件一 

5.2 yaml文件二 

六、完美运行截图 

七、本文总结

二、SENetV2核心代码

 ​​

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