YOLOv10改进 | 主干/Backbone篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

最新推荐文章于 2025-04-17 12:44:42 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 YOLOv10 python 目标检测
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  一、本文介绍

这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快，可能是我使用的不是同一等级的版本，大家也可以进行一下对比)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。

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、EfficientNetV2的框架原理

三、EfficientNetV2的核心代码

四、手把手教你添加EfficientNetV2机制

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

修改七

修改八

五、EfficientNetV2的yaml文件

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YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层
Snu77的博客
01-03 3389
这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快，可能是我使用的不是同一等级的版本，大家也可以进行一下对比)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。
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 5781
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改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2，加速训练，快速收敛
Limiiiing的博客
01-26 456
本文记录的是基于 EfficientNet v2 的 YOLOv8 轻量化改进方法研究。针对存在的训练瓶颈，如以及等情况进行改进，以实现和的优势，将其应用到YOLOv8中有望提升模型整体性能，。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的和四种模型，以满足不同的需求。
yolov8最新版本注意力机制和EfficientNet2
yywIThaha的博客
12-26 459
yolov8最新版本添加注意力机制和EfficientNetv2，注意力机制有:全局注意力机制(GAM)、SE注意力机制、CBAM注意力机制、CA注意力机制。
YOLOv10改进 | 主干/Backbone篇 | EfficientNetV1均衡缩放网络改进特征提取层 （附代码 + 完整修改教程）
Snu77的博客
07-12 936
这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV1主干，用其替换我们YOLOv10的特征提取网络，其主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数，统一调整所有维度。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 目标检测EfficientNetV2均衡缩放网络改进yolov11特征提取（适配yolov11全系列轻量化）
Snu77的博客
11-03 2496
这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快，可能是我使用的不是同一等级的版本，大家也可以进行一下对比)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 目标检测网络EfficientNetV1均衡缩放网络改进特征提取层 （适配yolov11全系列N、S、M、L、X）
Snu77的博客
11-02 1272
这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV1主干，用其替换我们YOLOv11的特征提取网络，其主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数，统一调整所有维度。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。
[yolov5/yolov8修改]替换yolov5/yolov8中的主干网络为EfficientNetv2
PLH19990227的博客
08-09 3914
针对yolov5和yolov8的主干网络进行替换。
YOLOv8主干网络重构：EfficientNetV2驱动的多尺度特征增强机制
shrgegrb的博客
04-07 771
YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效的实时目标检测能力而闻名。YOLOv8作为该系列的最新版本，通过引入改进的网络结构和算法优化，进一步提升了目标检测的性能。然而，YOLOv8在特征提取阶段的网络结构仍有改进的空间。EfficientNetV2是一种高效的卷积神经网络，通过均衡缩放网络结构（宽度、深度和分辨率）来提升模型性能。其核心思想是通过复合缩放方法，在保持计算效率的同时提升模型的表达能力。EfficientNetV2在图像分类任务中表现出色，具有良好的特征提取能力。
EfficientNet 改进：添加SCSA Attention Module（2024改进方法）
最新发布
Henry的博客
04-17 104
这段代码实现了一个改进版的EfficientNet模型，集成了名为SCSA（Spatial-Channel-Squeeze-and-Attention）的自定义注意力模块。EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，通过复合缩放方法在深度、宽度和分辨率三个维度上平衡模型性能与计算资源消耗。
【YOLOV8 轻量化改进】 使用高效网络EfficientNetV2替换backbone
m0_51579041的博客
02-27 3683
【YOLOV8 轻量化改进】 使用高效网络EfficientNetV2替换backbone
【RT-DETR有效改进】12月最新成果 | UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）
Snu77的博客
01-26 1755
本文给大家带来的改进机制是特征提取网络，其也是发表于今年12月份的最新特征提取网络，该网络结构的重点在于使用Dilated Reparam Block和大核心指导原则，强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合，以及使用带扩张的小核心进行重新参数化，该网络结构就是在LKNet基础上的一个升级版本，LKNet我们之前已经出过教程了。在各种视觉任务中，包括图像分类、目标检测和语义分割，都显示出优异的性能。RT-DETR剑指论文专栏，持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR目录一、本文介绍。
改进YOLOv8：替换轻量化骨干网络Efficient V1、Efficient V2《重新思考卷积神经网络的模型缩放》）
qq_44224801的博客
04-28 2880
改进YOLOv8，添加轻量化骨干网络Efficient v2和V1，降低参数量和计算量
YOLOv8改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）
Snu77的博客
01-09 3719
本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积GLU，模拟生物视觉系统，特别是对于中心凹的视觉感知。这种方法使得每个像素都能实现全局感知，并强化了模型的信息混合和自然视觉感知能力。TransNeXt在各种视觉任务中，包括图像分类、目标检测和语义分割，都显示出优异的性能(该模型的训练时间很长这是需要大家注意的)。
EfficientNet 改进：添加CAA上下文锚定注意模块（2024改进方法）
Henry的博客
04-11 145
1.CAA上下文锚定注意模块上下文锚定注意模块（）是一种改进的注意力机制，旨在增强神经网络（特别是Transformer架构）捕获远程上下文信息的能力。2024年最新的改进方法进一步优化了其计算效率、长距离依赖建模能力，并增强了在低资源场景下的泛化性能。传统的自注意力机制（如Transformer中的Scaled Dot-Product Attention）在长序列建模时存在计算复杂度高（O(N2)O(N2)）和难以捕获远距离依赖的问题。CAA通过引入。
芒果YOLOv8改进68：主干Backbone篇EfficientNetV2升级版：并对EfficientNetV2进行原创网络结构的改进，更小的模型和更快的训练，模型高效提升
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
07-16 1864
YOLOv8代码实践改进｜原创改进EfficientNetV2网络结构模型🍊
主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之EfficientNet
突然好想你
03-29 1226
EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，由Mingxing Tan和Quoc V. Le在2019年提出，其设计思想是在不增加计算复杂度的情况下提高模型的准确性。🌈
改进的EfficientNet-B4用于黑色素瘤检测
慕云
09-28 2223
Abstract 皮肤癌是一种致命的疾病。早期发现皮肤癌可以降低治疗费用。尽管发病率低，但黑色素瘤可导致75%的皮肤癌死亡。随着计算机视觉技术的快速发展，开发一种基于图像的黑色素瘤检测工具来辅助医生进行病理检测是十分必要的。本文提出了一种基于EfficientNet-B4的黑色素瘤自动检测方法。将该方法集成到医疗视觉辅助系统中，为患者提供快速有效的辅助治疗。此外，我们使用网络微调技术使模型适应于皮肤镜损伤图像数据。我们评估了国际皮肤成像协作组织(International Skin Imaging Coll
yolov8特征提取层在哪
01-04
### YOLOv8 中特征提取层的位置和结构 在YOLOv8架构中，负责特征提取的主要部分位于主干网络（Backbone），这部分的设计对于整个模型的性能至关重要。具体来说，主干网络的任务是从输入图像中抽取多尺度的有效特征表示。 #### 主干网络设计特点 主干网络通常采用先进的卷积神经网络作为基础框架，如EfficientNetV2或ResNet系列。这些网络通过一系列精心设计的模块化组件实现高效的特征表达能力[^1]。例如： - **EfficientNetV2**：该版本引入了均衡缩放策略，使得不同宽度、深度以及分辨率之间的平衡更加合理，有助于提升计算资源利用率的同时保持良好的泛化性能。 - **ResNet变体**：当选用ResNet作为骨干时，则会依据实际应用场景选取适当大小的预训练模型，并对其进行必要的调整以适应YOLOv8的整体架构需求[^3]。 #### 颈部结构连接方式 完成初步特征提取之后，所得到的信息会被传递给颈部结构（Neck），这里主要涉及到FPN (Feature Pyramid Network) 和 PANet (Path Aggregation Network) 的应用。这两种机制共同作用于进一步加强跨尺度间的关系处理： - FPN通过自顶向下的路径将高层次抽象信息注入低层次细节描述之中； - PANet在此基础上增加了自底而上的反馈通路，确保位置敏感型数据也能有效传播至高层级表征空间，进而改善物体边界框预测准确性[^2]。 ```python class Backbone(nn.Module): def __init__(self, backbone_name='efficientnet_v2'): super(Backbone, self).__init__() if backbone_name == 'resnet': # 使用 ResNet 作为主干网 self.backbone = models.resnet50(pretrained=True) ... elif backbone_name == 'efficientnet_v2': # 使用 EfficientNet V2 作为主干网 self.backbone = timm.create_model('tf_efficientnetv2_s', pretrained=True) ... def forward(self, x): features = self.backbone(x) return features ```
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