YOLOv10改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）

已于 2024-07-11 01:50:36 修改
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 YOLOv10 目标检测 python
于 2024-07-11 01:50:23 首次发布
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一、本文介绍

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，同时该机制包含二次创新的机会。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：YOLOv10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、MSBlock

2.1  MSBlock的基本原理

2.2 多尺度特征表示

2.3 层次化特征融合

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YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
05-28 6186
在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
【YOLOv8改进】MSBlock : 分层特征融合策略，轻量化网络结构
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
03-26 2057
我们旨在为目标检测领域提供一种高效且性能卓越的目标检测器，称为YOLO-MS。其核心设计基于一系列调查研究，关于不同核心大小的卷积如何影响不同尺度物体的检测性能。研究结果是一种新策略，能够显著增强实时目标检测器的多尺度特征表示能力。为验证我们策略的有效性，我们构建了一个网络架构，命名为YOLO-MS。我们从零开始在MS COCO数据集上训练我们的YOLO-MS，不依赖于任何其他大规模数据集，如ImageNet，或预训练权重。
YOLOv10涨点改进：自研检测头 | 独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
06-13 1969
独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入MSBlock模块（来源于YOLO-MS） | 轻量化网络结构
突然好想你
05-09 831
在YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块，其基本原理在于提高实时目标检测器的多尺度特征表示能力。本文所作的改进是在YOLOv8主干网络中的C2f引入MSBlock模块。🌈
YOLOv10改进：轻量级下采样方法ContextGuided
走向CTO的路上...
10-10 694
ContextGuided模式在YOLOv10中体现了高效的下采样能力，提高了模型的整体效率和速度。在保持检测精度的同时降低了模型重量，使其适合资源有限的环境。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）
走向CTO的路上...
06-17 741
本篇介绍如何利用YOLO-MS中的MSBlock轻量化网络结构，以在保证模型性能的前提下显著降低模型的计算复杂度。本篇介绍了一种利用 YOLO-MS 的 MSBlock 轻量化网络结构魔改 YOLOv8 Conv 结构的方法，该方法可以有效降低模型参数量和计算复杂度，在保证模型性能的前提下实现模型轻量化。
YOLOv11改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（含二次创新C3k2）
Snu77的博客
10-20 2282
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，同时该机制包含二次创新的机会。
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入YOLO-MS的MS-Block轻量化网络结构
tsg6698的博客
06-23 423
在没有花里胡哨的情况下，当使用相当数量的参数和 FLOP 时，我们的 YOLO-MS 优于最新最先进的实时目标检测器，包括 YOLO-v7 和 RTMDet。此外，通过对不同阶段的卷积核尺寸进行战略性地选择（如文中提到的HKS协议），可以在保持检测速度的同时提高对不同尺度物体的识别能力。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YOLOv10改进有效涨点专栏，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，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~
YOLOv10改进 | Conv篇 | 全新的SOTA轻量化下采样操作ADown（参数量下降百分之二十，附手撕结构图）
Snu77的博客
07-11 1170
本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv10的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值（v8n大约六十万），其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结（也是最新发布的，可以说BUff是集满了）大家可以尝试以下在自己数据集上的效果。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO。
YOLOv10改进 | 主干替换篇 | YOLOv10 更换主干Backbone之MobileNetV2(轻量化主干网络结构--高效轻量移动模型)
qq_45972324的博客
09-09 684
在本文中，我们介绍了一种新的移动架构 MobileNetV2，它提高了移动模型在多个任务和基准测试以及各种不同模型大小的最先进的性能。我们还描述了在我们称为 SSDLite 的新框架中将这些移动模型应用于对象检测的有效方法。此外，我们还演示了如何通过简化的 DeepLabv3 构建移动语义分割模型，我们称之为 Mobile DeepLabv3。基于倒置残差结构，其中快捷方式连接位于薄瓶颈层之间。中间扩展层使用轻量级深度卷积来过滤特征作为非线性的来源。
轻量级网络GhostNet--对卷积的新设计解决特征图冗余的问题
panghuzhenbang的博客
05-17 5431
论文地址：华为诺亚方舟实验室 2020 CVPR 《GhostNet: More Features from Cheap Operations》 该论文提供了一个全新的Ghost模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“Ghost”特征图（Ghost feature maps）。该Ghost模块即插即用，通过堆叠Ghost模块得出Ghost bottleneck，进而搭建轻量级神经网络——GhostNet。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone（轻量化网络结构）
Snu77的博客
12-22 4873
本文给大家带来的改进机制是，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⭐⭐⭐⭐。
YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合GSConv+Slim Neck，双改进、双增强，替换特征融合层实现， 轻量化涨点改进策略，有效涨点神器！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
07-04 3831
YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合GSConv+Slim Neck，双改进、双增强，替换特征融合层实现， 轻量化涨点改进策略，有效涨点神器！
YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet，超级精简高效的轻量化模块
Limiiiing的博客
11-12 831
本文记录的是基于StarNet的YOLOv10轻量化改进方法研究。StarNet设计简洁，没有复杂的设计和精细调整的超参数，仅是一个 4 阶段的分层架构。并且其中能够在低维空间计算的同时考虑极高维的特征这一特性，进而提高模型精度。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的starnet_s1starnet_s2starnet_s3和starnet_s4七种模型，以满足不同的需求。
YOLOv10改进策略【模型轻量化】| GhostNetV2：利用远距离注意力增强廉价操作
最新发布
Limiiiing的博客
11-12 198
本文记录的是基于GhostNet V2的YOLOv10目标检测轻量化改进方法研究。在目前的研究中，基于轻量级卷积神经网络在建模长距离依赖方面的不足，引入自注意力机制虽能捕获全局信息，但在实际速度方面存在较大阻碍。提出了一种硬件友好的注意力机制（DFC attention），并基于此构建。
YOLOv10改进 | 卷积模块 | 将Conv替换为轻量化的GSConv【轻量又涨点】
kay_545
06-26 3216
yolov10改进，yolov10，GSconv
YOLOv9全网最新改进系列：：YOLOv9完美融合双卷积核（DualConv）来构建轻量级深度神经网络,目标检测模型有效涨点神器！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
05-13 1906
YOLOv9全网最新改进系列：：YOLOv9完美融合双卷积核（DualConv）来构建轻量级深度神经网络,目标检测模型有效涨点神器！！！
【YOLOv8改进[CONV]】使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 轻量化 + 涨点
静谧、淡雅
06-11 561
使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 轻量化 + 涨点
[魔改]YOLOv10 目录 | 改进包括Backbone、Neck、Head、注意力、Conv、损失函数和具体的场景应用等 | 手撕结构图 | 全部代码+详细修改方式
静谧、淡雅
06-05 7904
YOLOv10的基础以及魔改的方法 - 总目录
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