YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

本文详细介绍了如何在YOLOv8中集成EfficientViT,这是一种高效的特征提取网络,通过三明治布局和级联群组注意力模块提升处理高分辨率视觉任务的能力。文章提供核心代码修改步骤,帮助读者实现网络的快速训练和高效推理,同时指出一些额外的修改注意事项。

一、本文介绍

 本文给大家带来的改进机制是主干网络,一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个),其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快,推理速度也要比基础版本的要快,其效果完爆之前的MobileNetV3等轻量化网络模型。欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!

专栏目录:YOLOv8改进有效系列目录 | 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YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、EfficientViT原理

2.1 EfficientViT的基本原理

三、EfficientViT的核心代码

四、手把手教你添加EfficientVit

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

注意!!! 额外的修改!

修改八

注意事项!!! 

五、EfficientViT的yaml文件

5.1 训练文件的代码

六、成功运行记录 

七、本文总结


二、EfficientViT原理

论文地址:论文官方地址

代码地址:代码官方地址


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