YOLOv11轻量化改进 | Conv篇 | MSBlock轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）

已于 2024-11-18 16:56:10 修改
阅读量852 收藏 5
点赞数 11
分类专栏： YOLO系列模型有效涨点改进 文章标签： YOLO
于 2024-11-18 16:03:55 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51988935/article/details/143858757
版权

 

Metric YOLOv11n YOLOv11n-MSBlock
MAP 39.3 40.6
SPeed（CPU） 56.1 ms 55.1ms
SPeed（GPU） 1.6 ms 1.5ms
Params 2.6 M 2.3 M
FLOPs 6.4 B 6.3 B

一、本文介绍

本文详细探讨了一种被称为MSBlock的模块，它是YOLOv8目标检测算法的改进之一。MSBlock能够提高实时目标检测器在多尺度特征表示方面的能力。它通过层次化特

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【YOLOv8改进】MSBlock : 分层特征融合策略，轻量化网络结构
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。
03-26 2047
我们旨在为目标检测领域提供一种高效且性能卓越的目标检测器，称为YOLO-MS。其核心设计基于一系列调查研究，关于不同核心大小的卷积如何影响不同尺度物体的检测性能。研究结果是一种新策略，能够显著增强实时目标检测器的多尺度特征表示能力。为验证我们策略的有效性，我们构建了一个网络架构，命名为YOLO-MS。我们从零开始在MS COCO数据集上训练我们的YOLO-MS，不依赖于任何其他大规模数据集，如ImageNet，或预训练权重。
YOLO轻量化改进 ， 边缘GPU友好的YOLO改进算法！
qq_53545309的博客
10-29 1162
例如，尽管YOLOv3检测头有3个输出尺度，但在特征采集阶段可以使用4个不同的Backbone特征(3个与输出尺度相同的特征，第4个较浅的特征)，这样就可以利用更细粒度的low-level特征来提高模型性能。从图中可以看出，当增加使用预训练过的权值初始化的特征提取Backbone的比例时，模型的性能得到了提高，这也强调了迁移学习的重要性。此外，作者提出了一种新的迁移学习backbone采用的灵感是来自不同任务的转换信息流的变化，旨在补充特征交互模块，并提高准确性和推理速度的各种边缘GPU设备上的可用性。
芒果YOLOv12改进78：主干Backbone篇之MSBlock：即插即用 | 集成YOLO-MS论文SOTA核心结构，原汁原味YOLO11改进升级版，打破性能瓶颈
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
04-15 58
芒果YOLOv12改进78：主干Backbone篇之MSBlock：即插即用 | 集成YOLO-MS论文SOTA核心结构，原汁原味YOLO11改进升级版，打破性能瓶颈
YOLOv5改进（一）--轻量化YOLOv5s模型
qq_44231797的博客
04-07 1万+
轻量化YOLOv5s模型
YOLOV5轻量化改进-MobileNetV3替换骨干网络
weixin_44597885的博客
03-03 9075
YOLOV5轻量化改进-MobileNetV3替换骨干网络
YOLO目标检测算法轻量化改进的过程记录
hexiao260的博客
05-22 1万+
将目标检测算法部署至嵌入式设备（jetson nano）上的过程，并对YOLO目标检测算法进行轻量化改进（修改），主要是在YOLOv4-tiny、YOLOv5-s及YOLOX-tiny的基础上做出的总结及改进，主要是自己的实测效果及一些改进后的效果的记录，免得大家二次踩坑，并不一定适用于所有情况，并且容易受训练策略、数据集等各自各样的因素影响可能会有所区别，但深度学习嘛，本身就是个玄学问题，大家看看就好。......
YOLOv8 改进：使用 MobileNetV3 轻量化架构改进特征提取网络
走向CTO的路上...
03-22 748
通过使用 MobileNetV3 作为 YOLOv8 的特征提取器，能够显著降低模型复杂度和运行时资源消耗，同时在一定程度上保持检测精度。这种方法特别适合需要高效计算的边缘设备和嵌入式系统。
YOLOv11改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided（二次创新C3k2, 助力多尺度特征融合）
Snu77的博客
10-23 2419
本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块，其是在CGNet论文中提出的一种模块，其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文，并将这些信息融合起来以提高准确性。(经过我检验分别在三种数据集上，大中小均进行了150轮次的实验，均有一定程度上的涨点，下面我选取了一种中等大小的数据集的结果进行了对比)，同时本文的修改方法和之前的普通卷积模块也有所不同，大家需要注意看章节四进行修改。适用检测目标：所有的目标检测均有一定的提点。
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
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120+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，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
Snu77的博客
11-05 5万+
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。
YOLO系列改进 | YOLOF的小小改进升级之轻量化TE-YOLOF
与君共勉，一起学习
02-04 1250
显微图像中的血细胞分析通过识别不同的细胞对象在疾病识别领域中起着至关重要的作用。在血细胞领域，血液中有三种重要成分：白细胞（WBC）、红细胞（RBC）和血小板。这些血细胞的比例和数量严重影响医生对疾病的判断。因此，找到一种基于深度卷积神经网络的目标检测算法来准确高效地检测血细胞，可以提高医疗系统的效率。目标检测是寻找图像中物体坐标并对物体进行分类的研究，广泛应用于机器视觉、行人识别、异常检测等计算机视觉任务中，精确的目标检测算法让计算机代替了部分人工来手动检查实例。
基于改进YOLO轻量化网络的目标检测方法
01-26
YOLOv3作为开源的目标检测网络与同时期目标检测网络相比,在速度和精度上有着明显的优势。由于YOLOv3采用了新型的全卷积网络(FCN)、特征金字塔网络(FPN)和残差网络(ResNet),因此对硬件配置要求较高,导致开发成本过高,不利于工业上的应用普及。在嵌入式平台上普遍使用YOLOv3tiny进行检测,虽然计算量较小,但是检测效果远不如YOLOv3。为了解决在嵌入式平台上YOLOv3检测速度低的问题,提出一种基于YOLOv3的简化版网络,与YOLOv3不同的是,在保留了对特征提取有较大帮助的FCN、FPN以及ResNet的同时,尽可能减少每层的参数量和残差层数,并尝试加入了密集连接网络空间金字塔池化。实验结果表明,该网络的参数量和检测速度大幅优于YOLOv3,且平均精度比YOLOv3tiny在PASCAL VOC2007、2012数据集上有明显的提升。
改进YOLO系列 | 添加轻量化Decouple_Head 和 ASFF_Head
weixin_39818775的博客
08-06 1219
本文提出了一种改进YOLO系列目标检测模型的方法，即在YOLO的头部引入轻量化的Decouple_Head和ASFF_Head模块，以提升模型的性能和效率。Decouple_Head通过解耦分类和回归任务，提高了模型的表达能力；ASFF_Head通过自适应特征融合，增强了模型对多尺度特征的利用。通过在YOLOv5头部引入Decouple_Head和ASFF_Head，可以显著提升模型的性能和效率。Decouple_Head通过解耦分类和回归任务，提高了模型的表达能力；
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
Limiiiing的博客
10-20 1098
本文记录的是基于FasterNet的YOLOv11轻量化改进方法研究。FasterNet的网络结构借鉴 CNN 的设计理念，通过提出的PConv减少推理时的计算和内存成本，同时减少通道数并增加部分比例，降低延迟，并通过后续的PWConv来弥补特征信息可能缺失的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的和六种模型，以满足不同的需求。
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4：移动生态系统的通用模型
Limiiiing的博客
10-19 2170
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V4的YOLOv11目标检测轻量化改进方法研究。MobileNet V4通过整合UIB、Mobile MQA以及优化的NAS策略，能够在在不降低性能指标的前提下，降低计算成本。本文配置了原论文中MNv4-Conv-S、MNv4-Conv-M、MNv4-Conv-L、MNv4-Hybrid-M和MNv4-Hybrid-L五种模型，以满足不同的需求。 模型 参数量 计算量 推理速度 YOLOv11m 20.0M 67.6GFLOPs 3.5ms
YOLOv9/YOLOv8算法改进【NO.103】引入YOLOv9提出模块RepNCSPELAN模块，亲测有效
m0_70388905的博客
03-10 1267
引入YOLOv9提出模块RepNCSPELAN模块，亲测有效
YOLO11改进-Backbone-引入ShuffleNet v2替换backbone，实现轻量化
最新发布
qq_64693987的博客
04-21 1704
ShuffleNet V2 的原理基于对传统计算复杂度指标 FLOPs 局限性的认识，提出应使用直接指标（如速度）并在目标平台进行评估。通过分析 ShuffleNet v1 和 MobileNet v2 的运行时性能，得出四条实用设计准则：相等通道宽度可最小化内存访问成本，过度组卷积会增加成本，网络碎片化降低并行度，元素 - wise 操作不可忽视。ShuffleNet V2 依此进行设计，引入通道分割，优化卷积和连接方式，减少元素 - wise 操作，既提升模型容量，又提高效率，实现速度和精度的良好平衡。
YOLOv9/YOLOv8算法改进【NO.102】涨点+轻量化，亲测有效。引入二次创新模块Faster-EMA，将EMA注意力机制与FasterNet中的核心模块结合构成新模块，
m0_70388905的博客
03-09 5633
YOLOv8算法二次创新，亲测涨点且轻量化
YOLOv7独家改进：分层特征融合策略MSBlock | 南开大学提出YOLO-MS |超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈
11-08 1413
分层特征融合策略MSBlock，不同Kernel-Size卷积在不同尺度提升特征提取能力，最终引入到YOLOv7，做到二次创新;1）MSBlock使用
yolov5轻量化改进conv
09-08
Yolov5轻量化改进conv是指在Yolov5目标检测算法中对Conv操作进行的改进。根据引用中提到的C3模块的结构，ConvBNSiLU和BottleNeck是C3结构中的关键组件。其中，ConvBNSiLU是一个由卷积(Conv)、批归一化(BN)和激活函数(SiLU)组成的序列，而BottleNeck是一个由1x1卷积、3x3深度可分离卷积和1x1卷积组成的序列。 在Yolov5的轻量化改进中，对Conv操作进行了优化。具体来说，使用了一种叫做CSPDarknet的架构，该架构通过引入CSP（Cross Stage Partial）模块来提高模型的效率和准确性。CSP模块将输入特征图分成两部分，一部分经过卷积操作，另一部分直接输出，然后将两部分合并。这种设计可以减少卷积的计算量，提高模型的速度和效果。 因此，Yolov5的轻量化改进conv主要通过使用CSPDarknet架构中的CSP模块来优化Conv操作，以提高模型的速度和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值