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

已于 2024-04-16 23:11:35 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 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
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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。

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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 

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yolov8魔改之Ghost引入
Littro Innovations
06-04 1176
Ghost层是在CVPR 2020上由华为诺亚方舟实验室提出的7。它是一种新型的端侧神经网络架构，称为GhostNet。Ghost层的核心思想是通过廉价操作生成更多的特征图，从而在保持精度的同时减少计算量和参数量。在YOLO（You Only Look Once）目标检测模型中引入Ghost层是可行的，并且可以带来一些潜在的性能提升。这些改进使得Ghost层及其衍生架构在轻量化网络设计和推理加速方面具有显著的技术提升。以下是引入Ghost的网络层结构。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】ContextAggregation : 上下文聚合模块，捕捉局部和全局上下文，增强特征表示
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-24 573
卷积神经网络（CNNs）在计算机视觉中无处不在，具有众多高效的变体。最近，最初在自然语言处理（NLP）中引入的Transformers越来越多地被应用于计算机视觉领域。尽管早期采用者继续使用CNN骨干网络，但最新的网络是端到端的、无CNN的Transformer解决方案。一个最近令人惊讶的发现表明，基于简单多层感知机（MLP）的解决方案，即使没有传统的卷积或Transformer组件，也能生成有效的视觉表示。
【保姆级教程|YOLOv8替换卷积】替换改进GhostConv模块（轻量化网络）（包运行）（毕设、小论文必看）
最新发布
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04-06 2564
博客主要详细教学了在YOLOv8中替换GhostConv的超详细步骤，基本大家只要按步骤来就肯定可以复现成功，后续博主也会再更新一些关于YOLOv8的其他改进方法，期待大家多多关注！！！大家有想看的内容也可以在评论区留言！
YOLOv10网络架构及特点
yzf060109的专栏
06-15 2662
在准确性和效率方面，YOLOv10 优于YOLO 以前的版本和其他最先进的模型。例如，在 COCO 数据集上，YOLOv10-S 的速度是RT-DETR-R18 的 1.8 倍，而 YOLOv10-B 与 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情况下，延迟减少了 46%，参数减少了 25%。YOLOv10是清华大学的研究人员在Ultralytics Python包的基础上，引入了一种新的实时目标检测方法，解决了YOLO 以前版本在后处理和模型架构方面的不足。大型版本，精度更高，但计算资源增加。
【YOLOv10s 网络架构图】
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【YOLOv10s 网络架构图】
YOLOv10 超详细解析 | 网络结构、训练策略、论文解读
秋山丶雪绪的博客
06-09 3万+
网络结构按 YOLOv10m 绘制，不同 scale 的模型在结构上略有不同，而不是像 YOLOv8 一样仅调整 depth 和 width。Head 有部分后续计算与 YOLOv8 完全相同，上图省略，具体请看。YOLOv10 整体的网络结构与 YOLOv8 相同，在一些细节模块上有所改进，查看具体的模块计算方式、优化策略跳转部分。
GhostnetV1（2020）
m0_60534571的博客
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Ghostnetv1全文翻译
YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv2改进特征提取网络
走向CTO的路上...
06-19 787
本文介绍了如何利用华为移动端模型Ghostnetv2改进YOLOv8模型的特征提取网络，以提高模型的推理速度和精度。Ghostnetv2是一种轻量级高效的卷积神经网络架构，可以有效地减少模型的参数量和计算量，同时保持较高的性能。本文提出了一种利用Ghostnetv2模型改进YOLOv8模型特征提取网络的方法。该方法可以有效地降低模型的参数量和计算量，同时保持较高的模型精度，适用于移动端实时目标检测任务。
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本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv2，华为GhostNetV2是为移动应用设计的轻量级卷积神经网络（CNN），旨在提供更快的推理速度，其引入了一种硬件友好的注意力机制，称为DFC注意力。这个注意力机制是基于全连接层构建的，它的设计目的是在通用硬件上快速执行，并且能够捕捉像素之间的长距离依赖关系，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。
yolov8添加ghost
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具体的还有很多操作 别的部分应该也是类似的加入。
【目标检测】yolov8结构及代码分析
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12-30 4034
yolov8的整体结构如下图（来自mmyolo）：可以看出，主要包含Conv，C2f，SPPF，Concat，Detect几个模块。
Yolov8轻量化：RepGhost，通过重参数化实现硬件高效的Ghost模块
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Ghost模块是Yolov8中的重要组成部分，它用于提取图像特征。然而，传统的Ghost模块在计算量上可能存在一些问题，特别是在资源受限的设备上。RepGhost通过对Ghost模块进行重参数化，使得模块在硬件上更加高效。本文介绍了Yolov8轻量化的改进方法RepGhost，该方法通过对Ghost模块进行重参数化，实现了在硬件上的高效计算。通过将Ghost模块的卷积操作分解为轻量级的卷积和残差连接，RepGhost减少了计算量，并提高了目标检测的效率。
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YOLOv10的代码结构和YOLOv8很相似，说是基于YOLOv8魔改的也不为过。话说回来，也算是魔改的非常成功的了。从代码工程上看，也是通过类一层层继承，获得一个完整的模型网络。
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YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV2（华为的轻量化架构）
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一种用于移动应用的新 GhostNetV2 架构。提出的 DFC 注意力基于全连接层构建，不仅能在常见硬件上快速执行，还能捕捉远距离像素之间的依赖关系
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YOLOv10推出的消息引发了AI界的关注，它被认为是计算机视觉领域的突破性框架，以实时的端到端目标检测能力而闻名，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。新版本发布之后，很多人已经进行了部署测试，效果不错，本节课就带领大家如何基于YOLOv10训练模型并推理测试！~🌈
YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone（轻量化网络结构）
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本文给大家带来的改进机制是MobileNetV3轻量化网络结构，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器（LR-ASPP），以提升在移动分类、检测和分割任务上的表现。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性。
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YOLOv8是一种目标检测算法，而改进主干网络是为了提高YOLOv8在低算力设备上的性能。一种改进的主干网络是GhostNet，它是华为提出的一种高效的卷积神经网络。GhostNet具有高效、低延迟和低计算成本等优势，适用于嵌入式设备和移动端应用场景。通过将GhostNet应用于YOLOv8的主干网络，可以提高YOLOv8在低算力设备上的性能。另外，还有其他的改进主干网络，比如PP-LCNet和EfficientNet-b4，它们也可以与YOLOv8结合使用，以提高目标检测的速度和准确性。[1][2][3]
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