YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

原创 已于 2024-04-16 23:11:35 修改 · 1.9k 阅读 · 8 ·
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#深度学习 #人工智能 #YOLO #目标检测 #计算机视觉 #python #pytorch

于 2024-01-18 01:43:09 首次发布
本文介绍了华为移动端模型Ghostnetv1的改进，它是一种轻量级卷积神经网络，适合在计算资源有限的设备上进行高性能图像分类。GhostNet的核心是Ghost Module，通过低计算成本生成更多特征图。文章详细阐述了Ghost Module的基本原理、线性变换和Ghost Bottlenecks，并提供手把手的教学指导，教授如何在YOLOv8中添加和修改GhostNetV1。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。GhostNet的关键思想在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。这种方法在计算资源有限的情况下，尤其适用于图像分类任务，并在一些基准测试中表现出了很好的性能。 本文将通过首先介绍其主要原理，然后手把手教大家如何使用该网络结构改进我们的特征提取网络。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！

目录

一、本文介绍

二、GhostNet卷积原理

2.1 GhostNet的基本原理

2.2 Ghost Module

 2.3 线性变换

 2.4 Ghost Bottlenecks

三、 GhsetNetV1的核心代码

四、手把手教你添加GhsetNetV1

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！

打印计算量问题解决方案

注意事项！！！ 

五、GhsetNetV1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、GhostNet卷积原理

论文地址： 官方论文地址

代码地址： 官方代码地址

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