YOLOv10改进 | 独家创新篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W) | 已修改

最新推荐文章于 2024-11-18 15:20:56 发布
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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 python 目标检测 YOLOv10
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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的，根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f，将其替换我们网络中的C2f参数量后直接下降67万，计算量GFLOPs降低至6.4GFLOPs同时，其中的PartialConv作为一种具有高速推理的Conv，其对于网络的速度提升也是非常的有效的，本文的网络结构大家只要使用上，作为一种轻量化的模块来使用，可以说是轻量化中的王者，同时该结构在我的数据上还伴随着一定幅度涨点约一个点，同时本文的结构为我独家创新全网无第二份，非常适合大家用来发表论文，同时文章内包含手撕结构图！

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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、PConv卷积原理

2.1  PConv卷积的基本原理

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YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)
Snu77的博客
01-25 8484
本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f，将其替换我们网络中的C2f参数量直接下降约百万，计算量GFLOPs降低至6.0GFLOPs同时，其中的PartialConv作为一种具有高速推理的Conv，其对于网络的速度提升也是非常的有效的，本文的网络结构大家只要使用上，作为一种轻量化的模块来使用，可以说是轻量化中的王者，同时本文的结构为我独家创新全网无第二份，非常适合大家用来发表论文！
YOLO11涨点优化：小目标检测 | 多头检测器提升小目标检测精度
10-12 2865
引入多头检测器助力YOLO11，添加一个微小物体的检测头暴力提升小目标检测性能
YOLOv11轻量化改进 | Conv篇 | 变核卷积轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）
weixin_51988935的博客
11-18 925
本文介绍了一种创新的卷积方法—AKConv，用于解决标准卷积中固定采样形状的限制问题。AKConv能够让卷积核具有任意数量和形状的参数，从而提高特征提取的灵活性和准确性。通过初始采样坐标算法和适应性采样位置调整，AKConv能够适应不同的目标，并且支持线性增减卷积参数，以优化轻量级模型的性能。本文还提供了AKConv的代码和添加教程，同时给出了推荐的添加位置。基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有缺陷。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024最新线性可变形卷积LDConv替换传统下采样（附代码 + 修改方式）
Snu77的博客
10-14 3553
本文给大家带来的改进机制是利用2024最新的线性可变形卷积LDConv替换YOLOv8的传统下采样操作（值得一提的是这个作者和RFAConv是同一个作者），介绍了一种新型的卷积操作——线性可变形卷积（LDConv）。LDConv 旨在解决标准卷积操作的局限性，标准卷积在固定形状和大小的局部窗口中进行采样，难以动态适应不同物体的形状。可变形卷积（Deformable Conv）虽然允许灵活的采样位置，但其参数数量随着卷积核大小呈平方增长，计算效率较低。LDConv 提供了比可变形卷积更大的灵活性，允许卷积核的
YOLOv10剪枝｜模型轻量化实现方案 - 模型剪枝手把手教学
“365天深度学习训练营”报名进行中～
06-25 1378
👉 独家改进，对现有YOLOv10进行二次创新，提升检测精度，适合科研创新度十足，强烈推荐🌟 统一使用 YOLOv10 代码框架，💥 本博客包含大量的改进方式，降低改进难度,改进点包含【Neck特征融合】【Head检测头】【注意力机制】【IoU损失函数】【NMS】【Loss计算方式】【自注意力机制】【数据增强部分】【标签分配策略】【激活函数】等各个部分。🔥 专栏创新点教程均有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！
YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约42W)
Snu77的博客
02-01 2336
本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的，我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f，将其替换我们网络中的C2f参数量后直接下降约百万，计算量GFLOPs降低至6.0GFLOPs同时其中的PartialConv作为一种具有高速推理的Conv，其对于网络的速度提升也是非常的有效的，本文的网络结构大家只要使用上，作为一种轻量化的模块来使用，可以说是轻量化中的王者，同时该结构在我的数据上还伴随着一定幅度涨点约一个点。
YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构C3k2CSPPC (全网独家创新改进)
Snu77的博客
11-05 2602
本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的，根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f，将其替换我们网络中的C2f参数量后直接下降67万，计算量GFLOPs降低至6.4GFLOPs同时其中的PartialConv作为一种具有高速推理的Conv，其对于网络的速度提升也是非常的有效的，本文的网络结构大家只要使用上，作为一种轻量化的模块来使用，可以说是轻量化中的王者，同时该结构在我的数据上还伴随着一定幅度涨点约一个点。
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
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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。
YOLOv11改进策略【卷积层】| NeurIPS-2022 ParNet 即插即用模块 二次创新C3k2
Limiiiing的博客
10-16 518
本文记录的是利用中的基础模块优化的目标检测网络模型。 是一个即插即用模块，能够在不增加深度的情况下增加感受野，更好地处理图像中的不同尺度特征，有助于网络对输入数据更全面地理解和学习，从而提升网络的特征提取能力和分类性能。NON-DEEP NETWORKS模块是ParNet网络架构中的重要组成部分，其设计出发点、原理、结构和优势如下：的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：直接加入（第五节讲解添加步骤）。添加后如下：模块改进方法：基于的（第五节讲解添加步骤）。第二种改进方法是对中的
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 8730
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
partialconv:重新实现“使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”
05-04
PyTorch部分卷积修复 这是“使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”的重新实现。 这不是作者的正式实现。 结果 从上到下，输入图像，蒙版图像，原始输出，具有除蒙版区域以外的地面真相的输出和地面真相图像。 设置 克隆此仓库 git clone https://github.com/tanimutomo/partialconv.git 安装要求 所需的库以编写。 快速运行 下载预训练的模型 您可以下载预，该模型与输出上述图像的模型相同。 请将预训练的模型文件partialconv/ 。 跑步 快速运行 python predict.py 您可以指定图像/蒙版/模型路径 python predict.py --img <image> --mask <mask> --model <model> 训练与测试 复制配置yaml文件。 cd partialco
YOLOv8改进 | 卷积模块 | 减少冗余计算和内存访问的PConv【CVPR2023】
kay_545
07-02 2704
yolov8，pconv，yolov8改进
论文《PC-Conv：Unifying Homophily and Heterophily with Two-Fold Filtering》笔记
bunny___的博客
06-12 915
【PC-Conv】提出一种新的机制，能够在不同同配性水平的图上同时提取同配性和异配性信息。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用DualConv二次创新C2f提出一种轻量化结构（轻量化创新）
Snu77的博客
01-26 7257
本文给大家带来的改进机制是利用DualConv改进C2f提出一种轻量化的C2f，DualConv是一种创新的卷积网络结构，旨在构建轻量级的深度神经网络。它通过结合3×3和1×1的卷积核处理相同的输入特征映射通道，优化了信息处理和特征提取。DualConv利用组卷积技术高效排列卷积滤波器，大大降低了计算成本和参数数量。我们将其用于C2f的创新上能够大幅度的降低参数，还能够提升精度。在开始之前给大家推荐一下我的专栏，
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv2： 可变形卷积，显式和隐式特征交互学习
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。
07-24 2616
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv2： 可变形卷积，显式和隐式特征交互学习
YOLOv8来啦 | 详细解读YOLOv8的改进模块！YOLOv5官方出品YOLOv8！
qq_40716944的博客
01-09 5万+
直接上YOLOv8的结构图吧，小伙伴们可以直接和YOLOv5进行对比，看看能找到或者猜到有什么不同的地方？YOLOv8网络结构图Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；PAN-FPN。
Yolov8优化：渐近特征金字塔网络（AFPN）| 助力小目标检测
08-11 4480
本文改进：YOLOv8引入渐近特征金字塔网络（AFPN），解决多尺度削弱了非相邻 Level 的融合效果，提升小目标检测精度
CSPPC模块替换c2f模块(YOLOv8)
weixin_45932783的博客
07-28 1370
CSPPC模块替换c2f模块(YOLOv8)具体实现步骤
部分卷积PConv代码详解
m0_73085157的博客
07-02 4805
`torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1)`将输入张量`x`分割为两个张量：`x1`具有`self.dim_conv3`个通道（将进行卷积），`x2`具有`self.dim_untouched`个通道（不进行卷积）。- 根据`forward`的值，将`self.forward`方法设置为`self.forward_slicing`或`self.forward_split_cat`。它接受一个输入张量`x`并应用部分卷积操作。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv8（超级轻量化精度更高）
最新发布
01-04
### 改进YOLOv8主干网络的方法 为了使YOLOv8更加轻量化并提升检测精度，可以采用来自RT-DETR的PPHGNetV2作为新的特征提取器[^1]。这种方法不仅能够增强模型的表现力，还能减少计算资源的需求。 #### 替换原有主干网络 原有的YOLOv8主干网络被PPHGNetV2所替代。PPHGNetV2是一种基于Transformer架构设计而成的新颖骨干网路，它具有更强的数据表达能力和更低的参数复杂度。通过这种替换操作，可以在不显著增加额外开销的情况下获得更好的性能表现[^2]。 #### 调整超参数设置 当引入新类型的主干之后，可能需要重新调整一些训练过程中的超参数配置，比如学习率、批量大小等。这些改变有助于让整个系统更好地适应新型号带来的变化，并最终体现在更高的mAP得分上[^3]。 #### 训练与验证流程 完成上述修改后，按照常规方式准备数据集并对改进后的YOLOv8进行充分训练。期间应密切关注损失函数的变化趋势以及各类评估指标的结果反馈。经过多轮迭代优化直至收敛稳定为止。最后，在测试集上面检验最终版模型的实际效能是否达到了预期目标——即实现了更高精度的同时也保持了良好的运行效率。 ```python import torch from yolov8 import YOLOv8 from pphgnet_v2 import PPHGNetV2 def replace_backbone(yolo_model_path, new_backbone=PPHGNetV2()): # 加载原始YOLOv8模型权重 yolo = YOLOv8() checkpoint = torch.load(yolo_model_path) yolo.load_state_dict(checkpoint['model']) # 将原主干部分替换成PPHGNetV2 yolo.backbone = new_backbone return yolo # 使用示例代码片段 if __name__ == "__main__": improved_yolov8 = replace_backbone('path_to_original_weights.pth') ```
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