YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量化网络MobileViTv2改进YOLOv8助力轻量化模型

已于 2024-04-16 23:14:22 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 2024-04-03 01:00:00 首次发布
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本文介绍了如何将MobileViTv2应用到YOLOv8中，通过一系列修改提高轻量化模型的性能。MobileViTv2是一种结合CNN和ViT优势的轻量级视觉变换器，旨在降低延迟并减少参数。文章详细阐述了修改步骤，包括文件创建、导入、注册模块等，并提供了成功运行的记录。

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 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V2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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专栏目录：

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YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（轻量化网络结构）
Snu77的博客
12-21 3370
本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。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，这个模型非常适合轻量化的读者来使用。适用检测目标：轻量化网络结构适合轻量化的读者。
YOLOv8 改进：利用 MobileViTv2 提升轻量化模型
走向CTO的路上...
06-13 1711
YOLOv8 作为目前最先进的目标检测算法之一，在性能和精度方面都取得了显著进步。然而，YOLOv8 模型的计算量仍然较大，在一些资源受限的场景下部署可能存在困难。为了解决这一问题，本文提出了一种利用 MobileViTv2 提升 YOLOv8 轻量化模型的方法，该方法可以有效降低模型的计算量，同时保持模型的精度。# 定义 MobileViTv2 主干网络这里的是指 MobileViTv2 模型的定义文件，需要包含 MobileViTv2 模型的所有模块和结构。
YOLOv8改进主干：引领最新MobileViTv系列的最强改进版本｜轻量级Transformer视觉转换器，简单而高效地融合本地全局和输入特征，提升计算机视觉
ZuoProgramming的博客
09-20 328
MobileViTv利用Transformer视觉转换器的这一优势，使得系统能够更好地理解图像中的目标，并提高目标检测的准确性。综上所述，MobileViTv作为YOLOv8的改进主干，通过融合本地全局和输入特征的方法，为计算机视觉系统带来了更高的性能。通过引入轻量级Transformer视觉转换器，MobileViTv能够更好地理解图像中的目标，提高目标检测的准确性。需要注意的是，为了获得更好的性能，可以根据具体情况对模型进行进一步的优化和调整。接下来，我们将介绍MobileViTv的源代码实现。
YOLOv8改进主干：最新MobileViTv3系列卓越改进版本｜轻量化Transformer视觉转换器，巧妙地融合本地全局和输入特征，高效提升计算机视觉能力
UksApps的博客
09-22 607
为了进一步提升计算机视觉任务的精度和效率，在这篇文章中，我们将介绍一种全新的改进版本——YOLOv8改进主干的MobileViTv3系列。总结起来，YOLOv8改进主干的MobileViTv3系列是一种全新的计算机视觉网络结构，通过轻量化Transformer视觉转换器的融合设计，实现了在计算机视觉任务中高效提升模型性能的目标。最终，返回转换后的特征图。MobileViTv3的改进版本通过融合本地全局和输入特征，充分利用了图像中的上下文信息，从而在计算机视觉任务中取得了卓越的性能提升。
YOLOv8改进 更换多层池化操作主干网络PoolFormer
分享一些自己改进代码的实例
12-30 2087
本文更换yolov8原始的网络结构为多层池化操作主干网络PoolFormer，能够在不同的图像分辨率下保持较好的分割性能。助力涨点！！！
YOLOv8改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络（附代码 + 完整修改流程 + 解析）
Snu77的博客
01-04 4552
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备​。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量化网络MobileViTv1改进YOLOv8助力轻量化模型
Snu77的博客
03-29 3509
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。
YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量化网络MobileViTv1改进YOLOv5助力轻量化模型
Snu77的博客
04-17 601
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。
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
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
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。
YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量化网络MobileViTv2改进YOLOv5助力轻量化模型
Snu77的博客
04-18 1172
本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V2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。
YOLOv8改进 | 主干篇：通过EfficientNetV1优化特征提取层提升目标检测性能【YOLOv8】
最新发布
步入烟尘的博客
11-23 1213
EfficientNetV1的核心思想是通过均衡缩放（Compound Scaling）来优化网络结构。均衡缩放方法同时调整网络的深度、宽度和分辨率，以便在计算资源有限的情况下实现最佳性能。EfficientNetV1使用了一个高效的基本块——MBConv（Mobile Inverted Bottleneck Convolution），这是一种轻量级的卷积块，能够有效提高特征提取的效率。本文探讨了如何通过集成EfficientNetV1均衡缩放网络改进YOLOv8的特征提取层，从而提升目标检测模型的性能。
YOLOV8改进:更换PoolFormer主干网络
2201_76125261的博客
10-04 766
1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加PoolFormer主干，有效涨点。Transformer已经在计算机视觉中展现了巨大的潜力，一个常见的观念是视觉Transformer之所以取得如此不错的效果主要是由于基于self-attention的token mixer模块。
YOLOV8主干改进方法：DenseNet——最新提出DenseOne密集网络，打造高性能检测器（附改进代码）
m0_74890428的博客
04-09 1203
由于密集连接方式，DenseNet提升了梯度的反向传播，使得网络更容易训练。由于每层可以直达最后的误差信号，实现了隐式的“deep supervision”； 参数更小且计算更高效，这有点违反直觉，由于DenseNet是通过concat特征来实现短路连接，实现了特征重用，并且采用较小的growth rate，每个层所独有的特征图是比较小的；
YOLOv8最新改进系列：主干网络改进-YOLOv8+EfficientNetV2，引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制，提升模型检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-14 5774
YOLOv8最新改进系列：主干网络改进-YOLOv8+EfficientNetV2，引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制，提升模型检测效果！
YOLOv8改进 更换旋转目标检测的主干网络LSKNet
分享一些自己改进代码的实例
12-27 5061
手把手教你在yolov8中加入南开大学新研究的遥感旋转目标检测新SOTA：LSKNet，可动态调整空间感受视野，亲测在多个数据集上均有涨点！
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）
Snu77的博客
12-13 8725
Hello，大家好，上一篇博客我们讲了利用HGNetV2去替换YOLOv8的主干，经过结构的研究我们可以发现在HGNetV2的网络中有大量的卷积存在，所以我们可以用一种更加轻量化的卷积去优化HGNetV2从而达到更加轻量化的效果（亲测优化后的HGNetV2网络比正常HGNetV2精度更高轻量化效果更好，非常适合轻量化的读者），同时HGNetV2的网络结构目前还没有推出论文，所以其理论知识在网络上也是非常的少，我也是根据网络结构图进行了分析，给大家进行讲解网络结构原理（亲测替换之后主干GFLOPs降低到7.4
YOLOv8改进 | 主干篇 | 添加EfficientViT替换Backbone（高效的视觉变换网络，改进策略）
Snu77的博客
12-11 8272
本文给大家带来的改进机制是（高效的视觉变换网络），EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块，能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构，论文题目是'EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction'这个版本的模型结构(这点大家需要注意以下)。
YOLOv8改进 | 主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN（全新的YOLOv8改进策略）
Snu77的博客
12-18 5660
本文给大家来的改进机制是RepViT，用其替换我们整个主干网络，其是今年最新推出的主干网络，其主要思想是将轻量级视觉变换器（ViT）的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。我将其替换整个YOLOv8的Backbone，实现了大幅度涨点。我对修改后的网络(我用的最轻量的版本)，在一个包含1000张图片包含大中小的检测目标的数据集上(共有20+类别)，进行训练测试，发现所有的目标上均有一定程度的涨点效果，下面我会附上基础版本和修改版本的训练对比图。⭐⭐⭐⭐⭐。
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
SHMI：轻量级Web可视化方案助力PLC设备监控
该系统特别强调了它的轻量级特点，其基本版本的大小只有约700KB，而作为CDN版本则缩小到大约150KB。从描述中可以看出，它目前主要用于显示数据，还未支持对数据的控制功能。 描述中提到的关键知识点包括： 1. 基于...
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