【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+Ghostnetv1: 华为轻量级目标检测模型Ghostnetv1助力YOLOv11有效涨点；

最新推荐文章于 2025-11-23 21:01:39 发布
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分类专栏： YOLOv11目标检测改进 文章标签： YOLO cnn 人工智能 目标检测 深度学习 计算机视觉
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 YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏 

 专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等

本文介绍

发paper，毕业设计皆可使用。

本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为Ghostnetv1，助力YOLOv11有效涨点，论文通过应用一系列的线性转换，其廉价成本来生成许多特征图，这些图可以完全揭示固有特征的基础信息。提出的GhostNet模块可以作为插件组件来升级现有的卷积神经网络。

目录

 YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏 

本文介绍

1.Ghostnetv1介绍

论文地址：

文章摘要

2. Ghostnetv1结构图

3. yolov11-Ghostnetv1.yaml文件（训练用）

4.Ghostnetv1代码实现

5.Ghostnetv1代码添加到YOLOV11的方式

1.Ghostnetv1介绍

​​

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/1911.11907

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【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+Ghostnetv2: 华为轻量级目标检测模型Ghostnetv2特征提取网络助力YOLOv11有效涨点；
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论文提出了一种适合硬件友好的注意机制（称为DFC注意力），然后为移动应用程序提供新的GhostNETV2架构。提出的DFC注意是基于完全连接的层构建的，该层不仅可以在常见硬件上快速执行，而且可以捕获远程像素之间的依赖性。我们进一步重新审视了以前的GhostNet中的表达性瓶颈，并提议增强廉价操作以及DFC注意的扩展功能，以便GhostNETV2块可以同时汇总本地和远程信息。
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Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
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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
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GhostNetV3引入了多分支重参数化机制，通过在卷积层中添加额外的平行分支来改善性能。这些分支在训练过程中提供更多的表征能力，最终通过将多个分支重组为一个卷积层来实现推理时的高效性。通过添加配备 BatchNorm 层的重复分支将再参数化引入紧凑型模型。
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GhostNetV3 引入了多分支重参数化机制，通过在卷积层中添加额外的平行分支来改善性能。这些分支在训练过程中提供更多的表征能力，最终通过将多个分支重组为一个卷积层来实现推理时的高效性。通过添加配备 BatchNorm 层的重复分支将再参数化引入紧凑型模型。因此作为YOLOv10的主干网络，在此基础上，融入一种轻量级的混合局部通道注意力（MLCA）模块，以提高目标检测网络的性能。该模块能够同时结合通道信息和空间信息，以及局部信息和全局信息，从而提升网络的表示效果。
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Snu77的博客
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Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程60余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv8文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。本专栏持续更新网络上的所有前沿文章。
《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有120+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进
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