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

最新推荐文章于 2025-03-01 17:18:43 发布
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分类专栏： YOLOv10魔术师 文章标签： YOLO 人工智能 目标检测 计算机视觉 华为 算法
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博客深入探讨了YOLOv10的改进，尤其是引入华为Ghostnetv2带来的性能提升。Ghostnetv2通过DFC注意力模块增强空间信息捕获能力，实现端侧小模型的性能SOTA。文章涵盖了YOLOv10的C2fUIB、PSA和SCDown等创新点，以及Ghostnetv2的结构和优势，适合于红外、小目标检测等领域。

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

  💡💡💡创新点：在 GhostNet 中，一半的特征的空间信息被廉价操作 (3×3 Depth-wise Convolution) 所捕获，其余的特征只是由 1×1 的 Point-wise 卷积得到的，与其他像素没有任何信息上的交流。捕捉空间信息的能力很弱，这可能会妨碍性能的进一步提高, GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本

💡💡💡Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较

layers  parameters GFLOPs
yolov10n 385 2709364 8.4
YOLOv10n-C2f_GhostBottleneck 464 2255444 7.1
YOLOv10n-C2f_GhostBottleneckV2 476 2255444 7.1
YOLOv10n-C2f_g_ghostBottleneck 39
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【YOLOv8改进】 MSDA：多尺度空洞注意力
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作为事实上的解决方案，标准的视觉变换器（ViTs）被鼓励模拟任意图像块之间的长距离依赖性，而全局关注的接受域导致了二次计算成本。视觉变换器的另一个分支受到CNNs启发，利用局部注意力，只模拟小邻域内块之间的交互。尽管这样的解决方案降低了计算成本，但它自然会受到小的关注接受域的限制，这可能会限制性能。在这项工作中，我们探索有效的视觉变换器，以追求计算复杂性和关注接受域大小之间的理想折衷。通过分析ViTs中全局注意力的块交互，我们观察到浅层中的两个关键属性，即局部性和稀疏性，表明在ViTs的浅层中全局依赖性建模
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摘要——高光谱图像（HSI）去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而，同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中，我们提出了一种混合卷积和注意力网络（HCANet），该网络结合了卷积神经网络（CNN）和Transformers的优势。为了增强全局和局部特征的建模，我们设计了一个卷积和注意力融合模块，旨在捕捉长距离依赖关系和邻域光谱相关性。此外，为了改进多尺度信息聚合，我们设计了一个多尺度前馈网络，通过在不同尺度上提取特征来增强去噪性能。
YOLOv10轻量化改进：Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2家族大作战（一）：华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020
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1)引入了一个新的 Ghost 模块，通过使用更少的参数来生成更多的特征; 2)基于 Ghost 模块，建立了一个高效的神经架构，即 GhostNet。
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G_ghost---华为诺亚的研究者针对GPU等设备的特点，巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet。
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YOLOv10改进｜采用ADown降采样模块有效融合
“365天深度学习训练营”报名进行中～
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理论上，正确流程应该是：通过理论推导，获取合理的改进方案（即：设计、修改、调整模块等等），通过实验验证方案的有效性，进而将成果转化为科研论文。我们能做的就是基于现有知识，对YOLOv10进行尝试性改进，一旦发现了某个突破口，则对该点进行展开分析，对改进方案进行深入研究探索。还是那句话，不是ADown模块的原理不重要，而是在做创新这件事情上，我们要功利一些。像我在前面提到的那样，现阶段以学习为主，尝试将自己的想法加以实践，进而实验验证。**第一步：**在block.py文件中新增ADown类。
YOLOv7损失函数改进：Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
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Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8添加CA注意力机制+新增小目标检测头，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
07-02 3912
小目标检测难点众多，导致很多算法对小目标的检测效果远不如大中型目标。影响算法性能的主要原因如下:第一，小目标分辨率低、信息量不足，导致神经网络提取到的有效特征较少。第二，小目标在图像中所占的区域较小，易受背景干扰，这对算法的定位性能要求较高。第三，小物体标注困难，训练数据有限，导致模型泛化能力差。例如多尺度学习、无锚机制和生成对抗学习等方法，都能提高小目标检测的准确性和鲁棒性。为了改善小目标漏检现象严重的问题，我在 YOLOv8 中增加了 P2 检测头，相当于有四个检测头，使网络能检测到更小的目标。
YOLOv8 损失函数改进：MPDIoU 新型边界框相似度度量
一直在水些技术小文
09-21 1541
在本篇博客中，我们将重点讨论 YOLOv8 中的一个关键改进：MPDIoU（Modified Precision-Defined Intersection over Union）边界框相似度度量，以及如何将其应用于损失函数中，以提高目标检测的准确性。MPDIoU 是 YOLOv8 中的一项重要改进，它提供了更精确的边界框相似度度量，从而提高了目标检测的性能。与传统的 IoU 相比，MPDIoU 更能够准确地反映目标之间的相对位置和大小关系，从而提高了目标检测的准确性。使用 YOLOv8 进行目标检测。
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合V-Focal Loss全面提升密集目标检测，针对目前样本不平衡问题的独特创新点，有效涨点！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
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YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合V-Focal Loss全面提升密集目标检测，针对目前样本不平衡问题的独特创新点，有效涨点！
突破极限：Yolov8损失函数改进与Wasserstein Distance Loss，助力小目标检测涨点
一直在水些技术小文
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Wasserstein Distance Loss的引入为Yolov8带来了损失函数的全新理念，通过更好地考虑目标之间的空间关系，为小目标检测性能提升注入了新的动力。未来，我们可以期待更多类似的损失函数改进技术的涌现，为目标检测领域带来更多的创新。（注：本文中的示例代码仅为演示用途，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
yolov5轻量化改进ghostnet
09-12
对于Yolov5的轻量化改进，一种常见的方法是结合GhostNet模型。GhostNet是一种高效小型的卷积神经网络，它具有较低的模型复杂度和计算资源需求，适合用于轻量级目标检测任务。 为了将GhostNet与Yolov5结合，可以使用以下步骤： 1. 将GhostNet作为骨干网络替换Yolov5中的默认骨干网络（通常是Darknet53）。GhostNet的特点是具有更少的参数和计算量，但仍能保持一定的检测性能。 2. 进行特征融合。在Yolov5中，通常使用FPN（特征金字塔网络）来融合不同尺度的特征图。可以将GhostNet与FPN结合，以便在不同层级上获取更好的特征表示。 3. 对输出层进行相应的修改。由于GhostNet相对较小，可能需要调整Yolov5的输出层来适应GhostNet产生的特征图。这可能涉及到调整锚框的尺寸和数量等参数。 需要注意的是，这只是一种可能的方法，可根据具体需求进行调整和改进。同时，还可以考虑其他轻量化技术，如使用深度可分离卷积等，以进一步优化模型的大小和速度。
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