YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C2f提出一种全新的结构（全网独家首发，参数量下降70W）

已于 2024-02-14 07:39:42 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 目标检测 python 计算机视觉 pytorch
于 2024-02-14 00:18:22 首次发布
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本文介绍了使用FasterNet的FasterBlock优化ResNet网络，通过部分卷积(PConv)减少计算量和内存访问，提高运行速度和准确性。详细讲解了FasterBlock的基本原理、核心代码及添加机制，提供了yaml文件和训练记录，参数量下降70W，适用于目标检测等视觉任务。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份，同时本文的改进机制参数量下降70W，V8n的计算量为6.5GFLOPs。

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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、FasterNet原理

2.1 FasterNet的基本原理

2.2 部分卷积

2.3 加速神经网络

三、FasterBlock的核心代码

四、 手把手教你添加FasterBlock机制 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、FasterBlock的yaml文件和运行记录

5.1 FasterBlock的yaml文件

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本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份，同时本文的改进机制参数量下降70W，V10n的计算量为6.5GFLOPs。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
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YOLOv8是目前最流行的目标检测算法之一，其主干网络通常采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。为了进一步提升YOLOv8的性能，可以对CNN结构进行改进，例如采用FasterBlock结构、增加残差连接等。本文介绍了一种利用FasterBlock结构二次创新C2f结构的全新CNN结构，并基于该结构构建了YOLOv8模型，在PASCAL VOC和MS COCO数据集上取得了显著的性能提升。
超详细YOLOv8更换backbone
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本文是记录自己使用yolov8修改backbone的一个总结，并不涉及具体代码，具体代码在网上很多，写本文的主要原因是目前网上大部分的模块注册教程都或多或少不可用，需要大量搜索才能解决问题，本文在读者有代码的情况下，绝对一次解决所有问题。这里不需要专门自己编写，在图中文件夹，直接复制一个已存在的yaml文件进行修改就好了，一般来说其它专门添加模块的教程会给一个yaml，这里我可以给一个yaml的示例，大家可以对照图中的yolov8.yaml来对比，看看区别。首先在顶部导入你的代码，如图。
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weixin_45303602的博客
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