YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新RepNCSPELAN4(全网独家首发)

本文介绍了如何利用FasterNet的FasterBlock改进YOLOv9,通过部分卷积(PConv)提升计算速度并保持准确性。详细讲解了FasterBlock的原理,包括PConv的优势,以及手把手教你如何在YOLOv9中添加FasterBlock,提供了修改代码的步骤和训练截图。

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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。同时本专栏目前改进基于yolov9.yaml文件,后期如果官方放出轻量化版本,专栏内所有改进也会同步更新,请大家放心,本文提供三种使用方式,下面图片为yaml1对应的结构图。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!  

专栏地址:YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

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

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