YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量化网络MobileViTv1改进YOLOv8助力轻量化模型

已于 2024-04-16 23:26:48 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 python YOLOv8
于 2024-03-29 01:00:00 首次发布
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版权
本文详细介绍了如何在YOLOv8中整合MobileViTv1，通过修改核心代码实现轻量化网络。MobileViT结合了CNN和ViT的优势，适用于移动设备，减少了参数量和延迟。文章提供了从理论到实践的步骤，包括建立新文件、导入和注册模块，并给出关键修改点，以帮助读者成功运行和训练模型。

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MobileViT系列的V1版本，其作为MobileNet网络的挑战者，其效果自然不用多说，MobileViT模型是为移动设备设计的轻量级、通用目的视觉变换器。它融合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的优势，旨在在保持高效性能的同时减少模型参数和降低延迟。通过其创新的MobileViT Block和多尺度训练方法，MobileViT在多个视觉任务上取得了优异的结果，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。

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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、原理介绍

三、核心代码

四、手把手教你添加MobileViTv1

 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、MobileViTv1的yaml文件

5.1 MobileViTv1的yaml文件

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Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、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，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
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YOLOv8独家改进：轻量化改进 | 高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer
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YoloV8改进策略：RefConv打造轻量化YoloV8利器
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yolov8 模型架构轻量化 | 极致降参数量
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模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。首先，模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随着深度学习技术的不断发展，模型参数数量急剧增加，导致模型体积庞大，给存储和传输带来了巨大挑战。通过减少模型参数量，可以有效降低模型的体积，从而减小存储空间需求，使模型更容易在嵌入式设备和移动设备上部署。其次，模型参数量对计算资源的需求有显著影响。
YoloV8改进策略：重新思考高效的基于注意力的移动块模型EMO重新定义了轻量化的YoloV8
m0_47867638的博客
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本文讲解如何使用EMO网络修改YoloV8，提升YoloV8的精度。尝试了3种改进方法。本文的结构如下：1、翻译了论文。大家可以通过论文方便的了解EMO网络模型。2、官方模型的测试成绩3、改进一的方法和测试结果4、改进二的方法和测试结果5、改进三的方法和测试结果6、总结随着近年来存储/计算受限应用需求的增加，具有更少参数和低FLOPs的移动模型引起了开发人员和研究人员的极大关注。设计高效模型的最早尝试可以追溯到Inceptionv3[55]时代，它使用非对称卷积来取代标准卷积。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）
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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，我们将其用于C2f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。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改进 | 主干篇 | 利用轻量化卷积优化PP-HGNetV2改进主干（全网独家创新）
走向CTO的路上...
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将基于轻量化卷积的PP-HGNetV2引入YOLOv8的主干网络可以显著提升模型的性能，尤其是在目标检测的精度和速度方面。PP-HGNetV2是一种轻量级的网络架构，它采用了一系列创新设计，在保证模型精度的同时，大幅降低了模型的计算量和参数量。PP-HGNetV2的引入使得YOLOv8能够在保持高精度的同时，运行得更快，更轻量化，适用于对计算资源或部署空间受限的场景。
SHMI：轻量级Web可视化方案助力PLC设备监控
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