YOLOv8改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降70W）

最新推荐文章于 2024-11-08 14:54:00 发布
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 计算机视觉 目标检测 深度学习 python pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135834682
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本文提出了一种新的轻量化结构CSPHet，结合HetConv（异构内核卷积）思想，降低了YOLOv8约75W参数，GFLOPs降至6.6GFLOPs。HetConv采用不同大小的卷积核，通过参数分区减少计算量和模型大小，同时保持表征效率。文章详细介绍了HetConv的基本原理，CSPHet的核心代码及添加方式，并提供了yaml文件和训练过程截图。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是我结合Dual的思想利用HetConv提出一种全新的结构CSPHet，我们将其用于替换我们的C2f结构，可以将参数降低越75W，GFLOPs降低至6.6GFLOPs，同时本文结构为我独家创新，全网无第二份，非常适合用于发表论文，该结构非常灵活，利用Dual卷积思想，结合异构内核卷积来并行处理图片，结构上的结合非常合理，同时该结构非常适合轻量化的读者。

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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、HetConv原理 

2.1 HetConv的基本原理 

三、CSPHet的核心代码

四、CSPHet的添加方式 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

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YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用DualConv二次创新C2f提出一种轻量化结构（轻量化创新）
Snu77的博客
01-26 7241
本文给大家带来的改进机制是利用DualConv改进C2f提出一种轻量化的C2f，DualConv是一种创新的卷积网络结构，旨在构建轻量级的深度神经网络。它通过结合3×3和1×1的卷积核处理相同的输入特征映射通道，优化了信息处理和特征提取。DualConv利用组卷积技术高效排列卷积滤波器，大大降低了计算成本和参数数量。我们将其用于C2f的创新上能够大幅度的降低参数，还能够提升精度。在开始之前给大家推荐一下我的专栏，
YOLOv10改进 | Conv篇 | 利用DualConv二次创新C2f提出一种轻量化结构（轻量化创新）
Snu77的博客
07-09 1428
本文给大家带来的改进机制是利用DualConv改进C2f提出一种轻量化的C2f，DualConv是一种创新的卷积网络结构，旨在构建轻量级的深度神经网络。它通过结合3×3和1×1的卷积核处理相同的输入特征映射通道，优化了信息处理和特征提取。DualConv利用组卷积技术高效排列卷积滤波器，大大降低了计算成本和参数数量。我们将其用于C2f的创新上能够大幅度的降低参数，还能够提升精度。在开始之前给大家推荐一下我的专栏，
论文翻译：HetConv-Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs
杨同学努力减肥的日子
07-26 776
Abstract 我们提出了一种新颖的深度学习架构，其中卷积操作利用了异构内核。与标准卷积运算相比，所提出的HetConv（基于异构内核的卷积）减少了计算（FLOPs）和参数的数量，同时仍保持表示效率。为了证明我们提出的卷积的有效性，我们在标准卷积神经网络（CNN）架构上提供了广泛的实验结果，如VGG和ResNet。 我们发现在用我们提出的HetConv滤波器替换这些架构中的标准卷积滤波器后，我们...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet
走向CTO的路上...
09-01 609
CSPHet（CSP-HetConv）是一种轻量化的卷积神经网络结构，它结合了CSP结构和HetConv结构，在保证模型性能的同时，显著降低了模型参数量和计算复杂度。CSPHet结构首次应用于YOLOv8模型中，取得了显著的效果。CSPHet是一种轻量化且高效的卷积神经网络结构，它结合了CSP结构和HetConv结构，在保证模型性能的同时，显著降低了模型参数量和计算复杂度。CSPHet结构首次应用于YOLOv8模型中，取得了显著的效果。
HetConv--Heterogeneous-Kernel-Based-Convolutions-for-Deep-CNNs
u010067397的专栏
05-26 610
when CVPR 2019 what 对于深度卷积神经网络而言，准确度和计算成本往往难以得兼，研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题。印度理工学院坎普尔分校的一篇 CVPR 论文则给出了一个新的思路——使用异构的卷积过滤器；实验表明这种方法能在保证准确度的同时显著降低计算成本。 who （动机） 卷积神经网络（CNN）在视觉和自然语言处理领域都已经取得了卓越的表...
YOLOv11改进 | 独家创新篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（轻量化网络结构必备）
Snu77的博客
11-05 1796
本文给大家带来的改进机制是我结合Dual的思想利用HetConv提出一种全新的结构CSPHet，我们将其用于替换我们的C2f结构，可以将参数降低越55W，GFLOPs降低至7.0GFLOPs同时本文结构为我独家创新，全网无第二份，非常适合用于发表论文，该结构非常灵活，利用Dual卷积思想，结合异构内核卷积来并行处理图片，结构上的结合非常合理，同时该结构非常适合轻量化的读者。
YOLOv5改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降20W,）
Snu77的博客
02-02 1539
本文给大家带来的改进机制是我结合Dual的思想利用HetConv提出一种全新的结构CSPHet，我们将其用于替换我们的C2f结构，可以将参数降低越20W，GFLOPs降低至4.1GFLOPs，同时本文结构为我独家创新，全网无第二份，非常适合用于发表论文，该结构非常灵活，利用Dual卷积思想，结合异构内核卷积来并行处理图片，结构上的结合非常合理，同时该结构非常适合轻量化的读者。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！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。
YOLOv10改进 | 独家创新篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降70W）
Snu77的博客
07-14 918
本文给大家带来的改进机制是我结合Dual的思想利用HetConv提出一种全新的结构CSPHet，我们将其用于替换我们的C2f结构，可以将参数降低越75W，GFLOPs降低至6.6GFLOPs同时本文结构为我独家创新，全网无第二份，非常适合用于发表论文，该结构非常灵活，利用Dual卷积思想，结合异构内核卷积来并行处理图片，结构上的结合非常合理，同时该结构非常适合轻量化的读者。
HetConv: Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs 论文解析——异构卷积训练：提升效率而不损准确度
二十二画生
02-28 1292
文章目录前言MotivationRelated Works1 Efficient Convolutional Filter2 Model CompressionHetConv原理介绍性能分析实验结果 前言 HetConv: Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs CVPR2019的论文作者来自印度坎普尔理工学院，QS150左右，跟...
HetConv: Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs
w_xiaomu的博客
03-24 358
Introduction 本片文章主要提出新的卷积，从DWC，PWC，GWC在到本文的HetConv。本文卷积的优点是与标准的卷积比，HetConv卷积减少参数量，计算量也同时减少。并且将该结构放入到VGG和ResNet中进行测试，得出最后的实验结果。 Model 标准卷积的计算量为：FL s = D0 × D0 × M × N × K × K ; HetConv的计算量为： FLk= (Do ...
【论文阅读笔记】HetConv: Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs
寸先生的AI道路
03-19 3441
论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.04120 本文是CVPR2019上发表的一篇文章，文章主要设计了新的滤波器结构，在大幅减少FLOPS的前提下还能保证延迟和准确性。 文章将现有的卷积过滤器大致分为三类：1）深度方面的卷积过滤器，用于执行逐深度的卷积（DWC）2）点方面的卷积过滤器，用于执行逐点卷积（PWC）3）分组方面的卷积...
论文阅读笔记---HetConv
dfql83704的博客
09-05 588
1 写在前边的话 HetConv性能：当使用HetConv取代标准卷积之后，FLOPs大概是之前的1/8到1/3，更重要的是精度几乎不变！！！ 论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.04120 2 HetConv的结构 实质：是分组卷积与逐点卷积结合的产物。具体如下： 对于卷积（标准卷积；深度卷积；分组卷积；逐点卷积）来讲，每一个filter的尺寸是完全一样的...
2019CVPRHetConv
bujingyu12345的博客
04-04 728
参考文献 最近放出来了一篇CVPR2019论文，文章提出了一种新的高效卷积方式：HetConv，在CIFAR10、ImageNet等数据集超过了标准卷积以及DW+PW的高效卷积组合形式，取得了更高的分类性能。 https://mp.weixin.qq.com/s/Z_nOIKpL3osfX3ylIsJ4rA 首先看上面的这个 对参考文献补充 重要观点 DW是depthwise convolutio...
【YOLOv8改进-卷积Conv】DualConv( Dual Convolutional)：用于轻量级深度神经网络的双卷积核
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。
06-05 1416
CNN架构通常对内存和计算资源的要求较高，这使得它们在硬件资源有限的嵌入式系统中难以实现。我们提出了一种用于构建轻量级深度神经网络的双卷积核（DualConv）方法。DualConv结合了3×33 \times 33×3和1×11 \times 11×1的卷积核，同时处理相同的输入特征图通道，并利用组卷积技术高效地排列卷积滤波器。DualConv可以应用于任何CNN模型，例如用于图像分类的VGG-16和ResNet-50，用于目标检测的YOLO和R-CNN，或用于语义分割的FCN。
[CVPR2019]:最新高效卷积方式HetConv
急流勇进
03-26 2675
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59075508 最近放出来了一篇CVPR2019论文，文章提出了一种新的高效卷积方式：HetConv，在CIFAR10、ImageNet等数据集超过了标准卷积以及DW+PW的高效卷积组合形式，取得了更高的分类性能。论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.04120【Motivation】目前提高CNN性能...
CSPHet模块：通过Dual HetConv结构提升YOLOv8的推理速度与参数效率【附保姆级代码】
一键难忘的博客
11-08 3706
在计算机视觉中，YOLOv8作为目标检测领域的最新版本，通过引入多种改进来提升检测精度和速度。然而，提升精度和保持实时性能往往需要更多参数与计算量。本文提出一种结合Dual思想与HetConv的新型轻量化结构，称为CSPHet。CSPHet能够在保持YOLOv8检测精度的基础上有效减少约70万参数量，实现模型的轻量化和速度的提升。HetConv（Heterogeneous Convolution）是一种混合卷积技术，通过同时使用1x1、3x3等不同大小的卷积核，来捕捉不同尺度的特征。
YOLOv8改进 | Conv篇 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测 （附修改后的C2f+Bottleneck）
Snu77的博客
11-29 8408
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。
yolov8改进轻量化Conv
最新发布
11-16
YOLOv8是一种基于You Only Look Once（YOLO）目标检测算法的最新版本，它在保持高效性能的同时，特别注重模型的轻量化。在处理卷积层（Convolutional Layers）时，YOLOv8做了几个关键改进： 1. **混合精度计算**（Mixed Precision Inference）：通过利用半精度浮点数（FP16）进行运算，减少计算量，提高速度，同时保持较高的准确度。这有助于降低内存消耗并加速硬件执行。 2. **分组卷积**（Grouped Convolutions）：将大卷积核分解成较小的组，每个组内独立运算，降低了计算复杂性和参数数量，使得模型更容易部署到资源受限设备上。 3. **瓶颈结构**（Bottleneck Blocks）：类似于ResNet中的设计，YOLOv8使用更小的卷积核（如1x1、3x3）结合更深的网络层次，减少了需要计算的空间，提高了效率。 4. **空间金字塔池化**（SPP或Spatial Pyramid Pooling）：对输入进行不同尺度的下采样，增加了对物体尺寸变化的适应能力，同时减小了计算负担。 5. **动态过滤器选择**（Dynamic Filter Selection）：根据输入的重要性动态调整卷积层的过滤器数量，进一步优化模型大小和性能之间的平衡。 这些改进让YOLOv8能够实现在保持较高检测效果的前提下，显著地减小模型体积，提升实时性能，并适应各种不同的硬件环境。
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