MobileNetV3轻量化YOLOv8

已于 2024-06-22 17:25:56 修改
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分类专栏： Yolo+Deepsort+ROS 文章标签： YOLO 深度学习 python
于 2024-06-22 17:20:46 首次发布
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版权

1 轻量化模型

一般而言，模型轻量化有三个途径：
知识蒸馏：大模型引导小模型训练，让其逼近大模型效果
轻量化模块替换：利用一些轻量化模块进行替换，减少模型参数
剪枝：通过优化算法引导模型裁剪无用的参数

MobileNetV3论文如下，自行搜索
在这里插入图片描述

2 修改步骤

  • 在nn/modules的文件夹下新建一个backbone文件夹，在backbone文件夹里面新建一个MobileNetV3.py文件，放入MobileNetV3源码。

MobileNetV3.py如下所示

from torch import nn
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MobileNetV3 是一种轻量级高效的卷积神经网络架构，在 ImageNet 等多个图像识别基准数据集上取得了出色的结果。MobileNetV3 在保持精度的同时，显著降低了模型的计算量和参数量。MobileNetV3 的轻量级设计使其非常适合在移动端设备上部署。MobileNetV3 可以轻松集成到现有的 YOLOv8 模型中。
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与传统的两阶段目标检测算法相比，YOLOv8具有更快的检测速度，但在小目标检测和边界框定位方面可能略有不足。通过将MobileNetV3作为YOLOv8的骨架网络，我们可以实现轻量化的目标检测。MobileNetV3的倒残差结构和可调的网络宽度参数使得模型具有较少的参数和计算复杂度，同时保持了较高的检测性能。它通过倒残差结构和可调的网络宽度参数，实现了在保持模型轻量化的同时提高了目标检测性能。在这方面，MobileNetV3是一个出色的选择，它具有较少的参数和计算复杂度，同时保持了较高的准确性和速度。
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在计算机程序设计中，尤其是面向对象编程中，我们可能会创建一个"三角形"类别（也称为类或类结构），作为几何形状的一种抽象表示。三角形是一个基本的图形，它由三条线段（边）连接三个点（顶点）构成。这个类通常会包含属性，如边长或角度，以及一些方法，如计算周长、面积等。 例如，在Python中，一个简单的三角形类可能如下所示： ```python class Triangle: def __init__(self, side1, side2, side3): self.side1 = side1 self.side2 = side2 self.side3 = side3 # 计算周长 def perimeter(self): return self.side1 + self.side2 + self.side3 # Heron公式计算面积（假设所有边都是实数） def area(self): s = self.perimeter() / 2 return (s * (s - self.side1) * (s - self.side2) * (s - self.side3)) ** 0.5 # 使用示例 triangle = Triangle(3, 4, 5) print("Perimeter:", triangle.perimeter()) print("Area:", triangle.area()) ``` 在这个例子中，`Triangle`类就是一个基础的三角形分类，提供了初始化边长的方法和计算周长和面积的方法。
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