Yolov8轻量级网络：Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（二）：华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

最新推荐文章于 2025-03-01 17:18:43 发布
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文章标签： YOLO 网络 华为 人工智能 目标检测 计算机视觉 深度学习
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YOLOv8魔术师 同时被 2 个专栏收录
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YOLO轻量化模型
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本文对比Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2的性能，重点介绍了Ghostnetv2，它在NeurIPS22中被选为Spotlight。Ghostnetv2通过DFC Attention增强特征表达，并在华为P30上实测表现出高效性能。文章还详述了如何将Ghostnetv2整合进Yolov8，提升了端侧小模型的性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较

 引入到yolov8，Bottleneck与c2f结合，代替backbone中的所有c2f。

layers  parameters GFLOPs kb
YOLOv8s 168
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YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight
会AI的学姐
01-10 865
GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2
YOLOv8 升级之路：GhostNetV2 主干网络解析与实操
一直在水些技术小文
09-20 1791
我们将介绍 GhostNetV2 的核心概念，然后通过示例和代码，带你深入了解如何在 YOLOv8 中使用 GhostNetV2，并进行实际操作。GhostNetV2 是 GhostNet 的进一步发展，GhostNet 是一种轻量级的神经网络架构，旨在在保持高精度的同时降低模型的复杂性。这将显著提高模型的性能，同时保持模型的轻量级特性。在开始之前，你需要确保你的环境中已经安装了相关的深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）以及 YOLOv8 和 GhostNetV2 的库。
【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)
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。
02-19 6740
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主干网络升级篇：使用GhostNetV2增强模型性能
带你成为别人眼中的大佬！
06-02 1834
通过使用GhostModule（一种特殊的卷积模块）和GhostBottleneckBlock（一种轻量级的残差块），GhostNetV2可以减少网络参数，节约存储空间，并在保持高准确率的同时实现快速推理。最终，我们将GhostNetV2主干网络嵌入到YOLOv8中，并进行训练和测试，在COCO数据集上达到了比DarkNet53更好的性能表现，同时计算成本也得到了明显降低。综上所述，本篇文章介绍了如何在YOLOv8中使用GhostNetV2主干网络，以进一步提升目标检测模型的性能。
YOLOv8新版本解读：优化点和GhostNetv2网络对比说明
GzvDart的博客
09-17 691
具体而言，GhostNetv2使用了轻量级的注意力模块，通过在不同层级的特征图之间建立连接和交互，来实现特征的融合。综上所述，YOLOv8的新版本在优化点上进行了改进，通过改进骨干网络、特征融合策略、多尺度训练和数据增强等方面，提高了目标检测的性能。数据增强策略的改进：为了增加训练数据的多样性和模型的鲁棒性，YOLOv8新版本引入了更多的数据增强策略，如随机缩放、随机裁剪和颜色抖动等。Backbone网络的改进：YOLOv8的新版本采用了更强大的骨干网络，以提高特征提取的性能。
主干网络篇 | YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet | 从廉价操作中获取更多特征
YOLOv8项目贡献者
06-05 6351
包含YOLOv8官版与GhostNet原论文两个版本教程
Yolov8轻量级网络：Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（一）：华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020
06-20 2066
Yolov8引入轻量级网络Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2等，减少最新的深度神经网络的计算成本，引入高效的神经网络结构。
YOLOv10轻量化改进：Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（二）：华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight
06-04 452
华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA
Yolov8轻量级网络：Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（三）：华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22
06-20 1550
Yolov8引入轻量级网络Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2等，减少最新的深度神经网络的计算成本，引入高效的神经网络结构。
YOLOv12涨点优化：轻量化改进 | Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（二）：华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22
最新发布
03-01 136
华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA
主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之GhostNet
突然好想你
03-23 1331
GhostNet是2019年由华为诺亚方舟实验室发布的轻量级网络，速度和MobileNetV3相似，但是识别的准确率比MobileNetV3高本文就教大家如何将YOLOv8的主干网络更换为GhostNet！~🌈
【轻量化篇】YOLOv8改进实战 | 更换主干网络 Backbone 之 Ghostnet
w94ghz的博客
10-19 1909
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)
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。
02-18 8181
在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，用于通过低成本操作生成更多的特征图。基于一组内在特征图，我们应用一系列低成本的线性变换来生成许多能够充分揭示内在特征信息的幽灵特征图。所提出的Ghost模块可以作为一个即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络。设计了Ghost瓶颈来堆叠Ghost模块，然后可以轻松建立轻量级的GhostNet。在基准测试上进行的实验表明
YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet：轻量级目标检测的未来
一直在水些技术小文
09-20 1447
本文将深入探讨 GhostNet 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。需要注意的是，示例代码是简化的，实际应用中需要根据任务和数据集进行适当的自定义。YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它引入了 GhostNet 作为其骨干网络，以实现更高的性能和更小的模型尺寸。：GhostNet 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。
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码).md
m0_63430863的博客
06-22 1612
我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自## 摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，用于通过低成本操作生成更多的特征图。基于一组内在特征图，我们应用一系列低成本的线性变换来生成许多能够充分揭示内在特征信息的幽灵特征图。所提出的Ghost模块可以作为一个即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络。
yolov8魔改之Ghost引入
Littro Innovations
06-04 1158
Ghost层是在CVPR 2020上由华为诺亚方舟实验室提出的7。它是一种新型的端侧神经网络架构，称为GhostNet。Ghost层的核心思想是通过廉价操作生成更多的特征图，从而在保持精度的同时减少计算量和参数量。在YOLO（You Only Look Once）目标检测模型中引入Ghost层是可行的，并且可以带来一些潜在的性能提升。这些改进使得Ghost层及其衍生架构在轻量化网络设计和推理加速方面具有显著的技术提升。以下是引入Ghost的网络层结构。
【轻量化篇】YOLOv8改进实战 | 更换主干网络 Backbone 之 GhostnetV2
w94ghz的博客
10-20 1509
集成GhostNetv2优化YOLOv8-移动设备上的计算量与延迟减少【YOLOv8】
步入烟尘的博客
12-19 1194
YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，具备较强的目标检测能力，但其计算量仍较高，在移动端设备上可能面临性能瓶颈。为此，我们可以采用一种高效的特征提取架构，降低模型的参数量和计算量。GhostNetv2是华为提出的一种轻量级网络架构，针对移动端设计。该模型通过“Ghost模块”来减少传统卷积操作中的计算冗余，保持相似的特征表示效果。这些模块在减少卷积操作的同时，利用少量操作生成更多特征，显著提升了模型的计算效率。首先实现Ghost模块，用于生成额外的特征图。
YOLOv8换主干网络：GhostNet源码详解
4. GhostNet: GhostNet是由华为诺亚方舟实验室提出的一种轻量级卷积神经网络架构。其设计初衷是减少参数数量和计算复杂度，同时尽量保持模型性能。GhostNet通过“幽灵模块”（Ghost Module）实现这一点，该模块通过...
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