YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C3提出一种全新的结构（全网独家首发）

已于 2024-02-15 09:53:39 修改
阅读量2.2k 收藏 26
点赞数 20
分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 目标检测 python Pytorch
于 2024-02-15 01:00:00 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/136110006
版权
本文详细介绍了如何利用FasterBlock改进ResNet网络，通过部分卷积（PConv）技术减少冗余计算，加快计算速度。FasterNet在保持高准确率的同时，提高了在视觉任务中的运行效率。文章手把手教读者如何在YOLOv5中添加C3FasterBlock，包括修改代码和配置文件的步骤，提供训练过程截图，是全网独家的YOLOv5优化教程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 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。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  

专栏目录：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

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

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 C3FasterBlock添加步骤

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之FasterNet | CVPR2023
突然好想你
05-16 1542
针对CVPR2023新出的Fastemet主干网络，追求更快、参数量更少、精度更高的主干网络，本文在YOLOv8的基础上进行主干网络的替换和改进。🌈
YOLOv5的主干网络更换为FasterNet的计算机视觉
IdfdFsharp的博客
09-17 547
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是一种非常流行的目标检测算法。在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是一种非常流行的目标检测算法。相比于YOLOv5默认的CSPDarknet53主干网络，FasterNet可以提供更快的推理速度，同时在维持较高的检测精度方面表现出色。相比于YOLOv5默认的CSPDarknet53主干网络，FasterNet可以提供更快的推理速度，同时在维持较高的检测精度方面表现出色。你可以根据自己的需求调整代码，并训练自己的模型。
FasterNet实战：使用FasterNet实现图像分类任务（一）
AI浩
03-23 3728
论文翻译：https://wanghao.blog.youkuaiyun.com/article/details/129485972?官方源码： https://github.com/JierunChen/FasterNet。
YOLOv5s替换BackBone为FasterNet-保姆级教学
JasonLm的博客
12-27 2385
思想：使用Timm库，Timm库包含了许多常见的卷积神经网络（CNN）架构，例如 MobileNet、GhostNet、ViT（Vision Transformer）等，并支持各种预训练权重。使用Timm库，你可以轻松地加载这些预训练的模型，并在自己的任务中进行微调或特征提取。用FasterBlock替换原本的C3Ghost。
yolov5改进之Fasternet主干网络替换
qq_41920323的博客
05-12 4823
fasternet替换yolov5主干网络
YOLOv5改进系列(十六) 本文(1.2万字) | 引入FasterNet | PConv |backbone |
专注于人工智能学习，总结
12-30 1094
神经网络在图像分类、检测和分割等各种计算机视觉任务中经历了快速发展。尽管其令人印象深刻的性能为许多应用程序提供了动力，但一个巨大的趋势是追求具有低延迟和高吞吐量的快速神经网络，以获得良好的用户体验、即时响应和安全原因等。如何快速？研究人员和从业者不需要更昂贵的计算设备，而是倾向于设计具有成本效益的快速神经网络，降低计算复杂度，主要以浮点运算（FLOPs）的数量来衡量。MobileNet、ShuffleNet和GhostNet等利用深度卷积（DWConv）和/或组卷积（GConv）来提取空间特征。
YOLOv11改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C3k2提出一种全新的结构（全网独家首发）
Snu77的博客
10-23 2220
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50W，V10n的计算量为6.9GFLOPs。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新RepNCSPELAN4（全网独家首发）
Snu77的博客
04-21 1988
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。
YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock二次创新RepNCSPELAN4（全网独家创新）
Snu77的博客
04-21 2019
本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于RepNCSPELAN中组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，包括多个类别的数据集，其在轻量网络结构的同时，却能够提高一定的mAP精度，所以这是一种十分高效的模块，该网络结构非常适合那些模型精度已经无法提到，想要从轻量化模型的角度入手的读者使用，同时该机制包含二次创新的机会。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
热门推荐
Snu77的博客
11-05 5万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
yolov5增加fasternet结构
athrunsunny的博客
03-17 7562
在yolo.py中的parse_model中做如下修改。直接运行yolo.py可以看网络结构。
yolov8改进之FasterBlock
qq_41920323的博客
01-22 1039
本文详细介绍了如何使用FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8的C2f中Bottleneck模块，并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。
YOLOV8改进——使用FasterBlock替换C2f中的Bottleneck
qq_62047193的博客
06-27 977
在ultralytics/cfg/datasets/ 下新建data.yaml。召回率有所增高，map值有所增高。
YOLOv5首发改进最新CVPR2023主干FasterNet系列：私有数据集mAP提升，参数量减少，超越其他轻量化模型
UksApps的博客
09-21 974
综上所述，最新的YOLOv5改进版采用了CVPR2023会议上提出的最新主干网络FasterNet，通过在私有数据集上实验评估，取得了更高的mAP指标，并成功降低了模型的参数量。该模型的源代码示例也提供了一个基本的实现框YOLOv5发布了改进版，搭配CVPR2023最新的FasterNet主干网络，实验证明在私有数据集上，平均精度均值（mAP）得到了有效提升，并且参数量也得到了降低。实验证明，新的YOLOv5模型在mAP指标上取得了显著的提升，相比之前的版本，平均精度均值提高了。
YOLOv5改进 | 融合改进 | C3融合Faster-GELU模块提升检测速度【完整代码 + 主要代码解析】
kay_545
08-28 1677
YOLOv5改进，yolov5模块缝合，C3_Faster_Block_CGLU
YOLOv8改进 | Conv篇：FasterBlock重构C2f，实现参数量大幅下降70W的创新突破【附保姆级代码】
一键难忘的博客
11-17 3217
C2f模块的基本结构包含若干层级的卷积块，并通过残差连接实现信息的高效流动，适用于各种分辨率的特征提取。尽管FasterBlock已在性能、效率和参数量上展示了巨大的潜力，但其应用仍有广阔的探索空间。未来，我们将结合更多先进技术，如自监督学习和神经架构搜索（NAS），进一步优化FasterBlock结构，推动目标检测技术迈向新的高度。
【YOLOv8】YOLOv8改进系列（4）----替换C2f之FasterNet中的FasterBlock替换C2f中的Bottleneck
熬夜秃顶中......
03-08 2828
YOLOv8改进系列（4）----替换C2f之FasterNet中的FasterBlock替换C2f中的Bottleneck
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）
Snu77的博客
02-14 5698
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。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！​​​​​​。
芒果YOLOv8改进15：主干Backbone篇：独创结构FasterNeXt，超10个数据集上已涨点，可直接写模型改进，源于最新CVPR2023主干系列FasterNet
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
05-18 8358
YOLOv8 改进代码实践｜大量数据集涨点
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加Deformable-LKA
最新发布
03-12
### 将注意力机制与 Deformable-LKA 集成至 YOLOv8 #### 1. 注意力机制简介 注意力机制允许模型聚焦于输入数据的关键部分，从而提高特定任务的表现。对于目标检测而言，这有助于更好地捕捉物体边界和细节。 #### 2. Deformable-LKA 组件解析 Deformable-LKA 是一种结合了大卷积核的感受野优势与可变形卷积灵活性的新型注意力模块[^3]。它能够动态调整卷积操作的位置偏移量，使得网络可以灵活应对不同尺度的目标对象及其变化形态。 #### 3. 在 YOLOv8 中集成 Deformable-LKA 为了在 YOLOv8 上实现该功能，需按照如下方式修改架构： - **替换原有层**：将原有的标准卷积层替换成带有 Deformable-LKA 的版本。 - **位置选择**： - 对于 C2f 层次结构中的某些中间特征图应用此机制； - 或者是在最终预测头部之前加入额外的一层或多层含有 Deformable-LKA 的组件。 ```python from yolov8.models import * import torch.nn as nn class DeformConvWithLKA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=7, stride=1, padding=3): super().__init__() self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * (kernel_size**2), kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) self.deform_conv = ModulatedDeformConvPack( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), stride=stride, padding=padding, dilation=1, deform_groups=1) def forward(self,x): offset=self.offset_conv(x).clamp(-max_offset,max_offset) output=self.deform_conv(x,offset) return output ``` 上述代码展示了如何创建一个基于 PyTorch 的 `ModulatedDeformConvPack` 来构建具有 LKA 功能的新类 `DeformConvWithLKA`[^4]。 #### 4. 训练配置调整 当引入新的组件后，可能还需要相应地调整超参数设置，比如学习率、批量大小等，以确保最佳收敛性和泛化能力。 #### 5. 性能评估 经过这些改动之后，应该使用合适的指标（如 mAP）来衡量改进前后系统的差异，并通过对比实验验证所做更改的有效性[^1]。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值