YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 轻量级移动端网络ShuffleNetV1（附代码+修改教程）

已于 2024-10-24 00:19:19 修改
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分类专栏： YOLOv11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 YOLOv11 1024程序员节
于 2024-10-24 00:18:45 首次发布
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 一、本文内容

本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV1，这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。它通过使用点群卷积和通道混洗等操作，减少了计算成本，同时保持了准确性，通过这些技术，ShuffleNet在降低计算复杂度的同时，也优化了内存使用，使其更适合低功耗的移动设备(我在YOLOv11n上修改该主干计算量仅为5.1GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨。本文通过介绍其主要框架原理，然后教你如何添加该网络结构到网络模型中。

   专栏回顾：YOLOv11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、本文内容

二、ShuffleNetV1框架原理​编辑

三、ShuffleNetV1核心代码

 四、手把手教你添加ShuffleNetV1网络结构

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、ShuffleNetV1的yaml文件

六、成功运行记录 

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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换轻量化骨干网络：ShuffleNet V1
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YOLOv8 更换主干网络之 ShuffleNetv2：轻量级目标检测的未来
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本文将深入研究 ShuffleNetv2 的核心概念，探讨其在 YOLOv8 中的应用，并提供示例代码和实际操作指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。YOLOv8 作为 YOLO 系列的最新版本，引入了 ShuffleNetv2 作为主干网络，以实现更高的性能和更低的计算复杂度。：ShuffleNetv2 与 YOLOv8 的检测头（Detection Head）结合，将提取的特征与预测边界框的信息进行融合，以生成最终的目标检测结果。：收集和准备你的目标检测数据集，确保它包含了你关注的目标类别。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2（附代码+修改教程）
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本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV2，这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。其在ShuffleNetV1的基础上强调除了FLOPs之外，还应考虑速度、内存访问成本和平台特性。(我在YOLOv8n上修改该主干降低了GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨，其非常适合轻量化的读者来使用,同时精度也有一定程度的上涨)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教你如何添加该网络结构到网络模型中。
YOLOv8改进（一）-- 轻量化模型ShuffleNetV2
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YOLOv8；ShuffleNetV2
最新改进YOLOv8系列：YOLOv8改进ShuffleNetV2，有效涨点！
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主干网络为ShuffleNetV2, 其主要结构Inverted_residual_unit的组成单元如下图 c、d所示:ShuffleNetV1结构的问题：如上图(a)(b)在ShuffleNetv1的模块中，大量使用了1x1组卷积，这违背了G2原则，另外v1采用了类似ResNet中的瓶颈层（bottleneck layer），输入和输出通道数不同，这违背了G1原则。同时使用过多的组，也违背了G3原则。短路连接中存在大量的元素级Add运算，这违背了G4原则。
【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8 更换主干网络之 PP-LCNet，轻量级CPU卷积神经网络，降低参数量
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。
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我们提出了一种基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它在多项任务中提高了轻量级模型的性能。本文列出了在延迟几乎不变的情况下能够提高网络准确性的技术。通过这些改进，PP-LCNet在相同推理时间内的分类准确性可以大大超过之前的网络结构。如图1所示，它的性能优于最先进的模型。在计算机视觉的下游任务中，如目标检测、语义分割等，它也表现得非常出色。我们所有的实验都是基于PaddlePaddle1进行的。代码和预训练模型可在PaddleClas2中找到。
YOLOv8改进，MobileNetV3轻量化架构改进特征提取网络，助力涨点
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-10 2513
MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源使用场景。这些模型随后被适配并应用于目标检测和语义分割任务。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 轻量级移动端网络ShuffleNetV2（附代码+修改教程）
Snu77的博客
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YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 轻量化目标检测网络MobileViTv1改进yolov11有效涨点
Snu77的博客
10-24 1677
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。
YOLOv11改进：轻量级移动端网络ShuffleNetV1（附代码+修改教程）
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本文提出的ShuffleNetV1-YOLOv11目标检测网络，通过引入ShuffleNetV1的轻量化设计，在保持YOLO系列实时性的同时大幅降低了模型复杂度和计算量。实验证明，该方法在移动端设备上实现了显著的加速效果，为边缘计算场景提供了实用的解决方案。完整的代码实现和详细的修改教程，使开发者能够快速将这一改进应用到实际项目中。未来工作将聚焦于进一步优化模型效率，探索自动化轻量化方法，以及研究跨平台的统一优化策略。
YOLOv11改进 | 融合改进篇 | 轻量级移动端网络ShuffleNetV2融合CCFM参数量仅百万（附代码+修改教程）
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本文给大家带来的最新改进内容是ShuffleNetV2融合CCFM，这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。其在ShuffleNetV1的基础上强调除了FLOPs之外，还应考虑速度、内存访问成本和平台特性。(我在YOLOv11n上修改该主干降低了GFLOPs,参数量也有大幅度下降，其非常适合轻量化的读者来使用,同时精度也有一定程度的上涨)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教你如何添加该网络结构到网络模型中。
YOLOv8分割-全网最新创新点改进系列：YOLOv8-分割改进ShuffleNetV2，手把手教学、保姆级实操、必须有效涨点！！！
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YOLOv8优化策略：轻量化改进 | LeYOLO，新的可扩展和高效CNN目标检测体系结构
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基于FLOP的高效目标检测计算的神经网络架构的设计，便于嵌入式和面向移动的人工智能对象检测应用。
YOLOv8网络轻量化改进原创思路及代码，结合CVPR最新Idea
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近年来，轻量化目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点。在CVPR 2023会议上，许多研究者提出了一些有效的方法来改进YOLOv8目标检测的精度和效率。结合这些最新成果，我们可以从以下几个方面来进行改进。首先，我们可以考虑使用更紧凑的网络结构来减少模型的参数数量和计算量；其次，我们可以引入一些注意力机制来提升模型对重要区域的关注程度；最后，我们可以通过增强数据增强策略和使用更先进的训练技巧来提升模型的准确性。下面将详细介绍这些改进思路以及对应的网络修改代码。
【YOLOv5/v7改进系列】替换骨干网络为ShuffleNetv2
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替换YOLOv5s/n、v7-tiny骨干网络为ShuffleNetv2.《ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design》提出了一种新的卷积神经网络（CNN）架构设计方法，并给出了一系列实用的设计指南，旨在提高模型在实际应用中的效率。
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YOLOV8 轻量化改进：使用EfficientNetV2替换Backbone 【下载地址】YOLOV8轻量化改进使用EfficientNetV2替换Backbone 本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了如何在YOLOV8模型中进行轻量化改进，通过使用高效网络EfficientNetV2替换原有的Backbone，从而提...
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之GhostNetV2 长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干 (论文笔记+引入代码)
m0_63430863的博客
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轻量级卷积神经网络（CNNs）专为移动设备上的应用而设计，具有更快的推理速度。卷积操作只能捕获窗口区域内的局部信息，这限制了性能的进一步提升。将自注意力引入到卷积中可以很好地捕获全局信息，但这将大大增加实际速度的负担。在本文中，我们提出了一种硬件友好的注意力机制（称为DFC注意力），然后为移动应用呈现了一个新的GhostNetV2架构。所提出的DFC注意力基于全连接层构建，不仅可以在常见硬件上快速执行，还能捕获长距离像素之间的依赖关系。
YOLOV8轻量化改进：EfficientNetV2替换Backbone，性能飞跃！
gitblog_09723的博客
10-31 1214
YOLOV8轻量化改进：EfficientNetV2替换Backbone，性能飞跃！ 【下载地址】YOLOV8轻量化改进使用EfficientNetV2替换Backbone 本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了如何在YOLOV8模型中进行轻量化改进，通过使用高效网络EfficientNetV2替换原有的Backbone，...
主干网络篇 | YOLOv8 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》
YOLOv8项目贡献者
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YOLOv8 更换主干网络 ShuffleNetv2 手把手教程
yolov11改进 源码
02-18
### YOLOv11 改进源码 GitHub YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测算法。对于 YOLOv11 的改进版本，通常会在官方或社区维护的仓库中找到最新的进展和优化代码。 目前并没有确切名为 "YOLOv11" 的官方发布版本[^4]。然而，在GitHub上存在多个声称实现了 YOLO 系列最新改进的工作。为了定位到可能包含 YOLOv11 改进特性的项目，可以考虑以下几个方向： - **搜索关键词**：尝试使用更具体的术语来缩小范围，比如 “yolov11 improved”，“yolov11 enhanced” 或者查看是否有开发者提到基于某个特定版本进行了升级。 - **关注知名作者**：一些活跃的研究人员和技术爱好者经常分享他们对现有模型所做的增强工作。可以通过浏览这些个人资料页面发现潜在资源。 - **查阅相关文献**：如果有关于 YOLOv11 的学术文章发表，则其对应的开源实现可能会被托管在 GitHub 上，并且可以在论文中找到链接。 由于缺乏直接指向 YOLOv11 官方源码库的信息，建议通过上述方法探索社区贡献的内容。同时也要注意验证所找到项目的可靠性和质量，确保遵循合法授权协议使用第三方开发者的成果。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_github_repos(query): url = f"https://github.com/search?q={query}&type=repositories" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') repos_info = [] items = soup.find_all('li', class_='repo-list-item') for item in items[:5]: # 获取前五个结果作为示例展示 title_tag = item.h3.a link = "https://github.com" + title_tag['href'] name = title_tag.string.strip() description = item.p.text.strip() if item.p else '' repo_data = { 'name': name, 'link': link, 'description': description } repos_info.append(repo_data) return repos_info search_results = search_github_repos("yolov11 improved") for result in search_results: print(f"{result['name']}\n{result['link']}\nDescription: {result['description']}\n\n") ```
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