YOLOv5、YOLOv8改进： GSConv+Slim Neck

最新推荐文章于 2025-05-13 15:57:36 发布

陈子迩

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分类专栏： yolov5/7/8/9系列独家改进文章标签： YOLO 人工智能计算机视觉

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本文介绍了GSConv方法和Slim-Neck设计范式，这两种技术用于优化目标检测模型，特别是在车载边缘计算平台上的实时目标检测。GSConv能够在降低模型复杂性的同时保持准确性，而Slim-Neck则进一步提高了计算效率。实验结果显示，这种方法在Tesla T4上实现了约100FPS的速度和70.9%的mAP0.5，证明了其在YOLOv5模型上的有效性。

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论文题目：Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles

论文：https://arxiv.org/abs/2206.02424

代码：https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv

在计算机视觉领域，目标检测是一项复杂而具有挑战性的任务，特别是在车载边缘计算平台上，实时性要求较高，而且传统的大型模型往往难以满足这一需求。另一方面，基于大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型可能无法保持足够的准确性。为了解决这些问题，本文提出了一种名为GSConv的新方法，以在降低模型复杂性的同时保持准确性。GSConv不仅可以平衡模型的速度和准确性，还引入了一种名为Slim-Neck的设计范式，以在计算成本方面实现更高的效益。实验结果表明，与原始网络相比，本文方法在性能上取得了显著的提升，例如在Tesla T4上以约100FPS的速度获得了70.9%的mAP0.5，显示了其在目标检测领域的优越性。

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