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)

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。

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 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。

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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

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