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改进YOLOv8 | 主干网络升级 | YOLOv8骨干网络替换为MobileNetV3 | 计算机视觉
YOLOv8是目前比较流行的物体检测器之一，它的最新版本中提供了更快速和更准确的检测能力。YOLOv8的速度和准确性大大依赖于其骨干网络。本文将介绍如何通过将骨干网络替换为MobileNetV3来改进YOLOv8的性能。
MobileNetV3是一种轻量级的卷积神经网络，由Google在2019年提出。相对于其他骨干网络，MobileNetV3具有更快的计算速度和更高的精度。我们将使用MobileNetV3来加速YOLOv8的处理速度。
首先，我们需要下载MobileNetV3的预训练权重。可以从多个源获取该权重，这里我们选择从TensorFlow Hub获取。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
# 下载 MobileNetV3 预训练权重
module_url = "https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v3_large_100_224【YOLO】替换骨干网络为轻量级网络MobileNet3
移动端部署深度卷积网络，无论什么视觉任务，选择高精度的计算量少和参数少的骨干网是必经之路。轻量化网络是移动端的研究重点。本文将介绍使用MobileNet3在yolo中作为骨干网络提取特征的应用。MobileNetV3在移动端上分类、检测和分割的最新技术成果。与MobileNetVV2相比，MobileNetV3-Large在ImageNet分类上的准确度高3.2％，同时将延迟降低了20％。与延迟相当的MobileNetV2模型相比，MobileNetV3-Small的准确性高出6.6％。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone（轻量化网络结构）
本文给大家带来的改进机制是，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性，这个模型非常适合轻量化的读者来使用。适用检测目标：轻量化网络结构适合轻量化的读者⭐⭐⭐⭐。
主干网络篇 | YOLOv8 更换主干网络之 MobileNeXt |《重新思考瓶颈结构以实现高效移动网络设计》
YOLOv8 更换主干网络之 MobileNeXt
详解YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。由2023年Ultralytics公司发布了YOLO的最新版本YOLOv8是结合前几代YOLO的基础上的一个融合改进版。本文YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署，从网络结构的讲解从模型的网络结构讲解到模型的部署都有详细介绍，同时在本专栏中还包括YOLOv8模型系列的改进包括个人提出的创新点，传统卷积、注意力机制、损失函数的修改教程，能够帮助你的论文获得创新点。
【轻量化】YOLOv8 更换骨干网络之 MobileNetv4 | 《号称最强轻量化网络》
号称最强轻量化网络 MobileNetv4
YOLOv8改进轻量级PP-LCNet主干系列：最新使用超强悍CPU级骨干网络PP-LCNet，在CPU上让模型起飞，速度比MobileNetV3+快3倍，又轻又快
YOLOv8改进轻量级主干代码实践｜使用超强悍CPU级骨干网络PP-LCNet，在CPU上让模型起飞
YoloV8改进策略：主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进
在自动驾驶领域，高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM（Adaptive YOLO Multi-task）模型，该模型旨在进一步提升实时性能，同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4，我们成功降低了模型复杂度，显著提升了推理速度，同时保持了良好的检测与分割性能。
YOLOv8改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
1️⃣本专栏已更新150多种不同的改进方法，所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行。2️⃣所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，紧跟学术热点，适应不同的任务场景。3️⃣团队内发表数篇SCI论文，熟悉完整的发表流程，订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容。4️⃣专栏内容会持续更新，最近更新时间：2024-12-24。项目介绍在大家购买专栏后，加入学
YOLOv改进 | YOLOv11更换主干Backbone之MobileNetV1(轻量化主干网络结构)
本文提出将YOLOv11的主干网络替换为轻量化的MobileNetV1，以解决传统CSPDarknet网络在移动端部署时存在的计算复杂度高、参数量大等问题。MobileNetV1通过深度可分离卷积技术，将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，显著降低了模型计算量和参数量。改进后的YOLOv11在保持多尺度检测能力的同时，模型体积缩小至1/5-1/8，推理速度提升3-5倍，特别适合移动端APP、嵌入式设备和实时视频分析等资源受限场景。文章详细阐述了技术原理，并提供了MobileNetV1主干网络的PyTorch实
主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 PP-LCNet | 轻量级CPU卷积神经网络
YOLOv5 和 YOLOv7 是目前主流的目标检测算法之一，具有速度快、精度高的特点。但 YOLOv5 和 YOLOv7 的原始模型结构中使用的是 MobileNetV3 作为骨干网络，该网络在 CPU 上的推理速度相对较慢。PP-LCNet 是一种轻量级的卷积神经网络，在 CPU 上具有较快的推理速度，同时能够保持较高的精度。为了进一步提升 YOLOv5 和 YOLOv7 在 CPU 上的推理速度，本文提出了一种改进的 YOLOv5/v7 模型，将骨干网络替换为 PP-LCNet。
YOLOv改进 | YOLOv11更换主干Backbone之MobileNetV2(轻量化主干网络结构--高效轻量移动模型)
本文提出将YOLOv11的主干网络替换为轻量化的MobileNetV2，以提升模型在移动端设备的部署效率。MobileNetV2通过倒残差结构和线性瓶颈层，显著减少了计算量和参数量（降至1M~3M），同时保持多尺度特征提取能力。实验表明，改进后的模型在移动设备上可实现20-30 FPS的实时检测，适用于手机APP、无人机和工业监控等场景。核心代码展示了倒残差块的实现，通过深度可分离卷积和通道扩展/压缩实现高效特征提取。
YOLOv13改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
1️⃣ 已更新种不同的改进方案，专栏内的每篇文章皆，均可顺利运行。2️⃣ 订阅专栏即可进群获取以及从的各种答疑内容。3️⃣ 全新的YOLOv13改进专栏，，只为更好的满足论文发表的要求。专栏内容，专栏实时评分，全网最高，质量保证。🎫。。
YOLOv8v10改进 | 主干替换篇 | YOLOv10 更换主干Backbone之MobileNetV3(轻量化主干网络结构--在移动分类、检测和分割任务上的表现很好，快拿去跑实验吧)
我们提出了基于互补搜索技术以及新颖架构设计组合的下一代 MobileNets。MobileNetV3 通过硬件感知网络架构搜索 （NAS） 与 NetAdapt 算法相结合，针对手机 CPU 进行调优，然后通过新颖的架构进步进行改进。本文开始探索自动搜索算法和网络设计如何协同工作，以利用互补方法提高整体技术水平。通过此过程，我们创建了两个新的发布 MobileNet 模型：MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small，它们针对高资源和低资源用例。
YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
1️⃣ 什么！不知道如何改进模型⁉️ 本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。2️⃣ 找不到合适的模块⁉️ 所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，并进行二次创新，新颖度高，创新度高，能够适应不同的任务场景。3️⃣ 不确定自己改进的步骤、结果是否正确⁉️ 订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容，非常适合新手。4️⃣ 团队内发表数篇SCI论
【轻量化】YOLOv10 更换骨干网络之 MobileNetv4 | 《号称最强轻量化网络》
【轻量化】YOLOv10 更换骨干网络之 MobileNetv4 | 《号称最强轻量化网络》
YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
如今各种网络模型更新迭代越来越快，计算机视觉相关的文章也越来越多，多到一些普通，通用的改进点无法达到发表的要求。本专栏正是解决这个问题！如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。
YOLOv13改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
本文记录的是。基于构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将用到YOLOv13中，有望借助其高效的结构和特性，提升YOLOv13在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度水平。
博客系统 - 系统简介与首页设计
用Bootstrap实现手机端的博客导航栏效果。
mysql 计算不同胜率的活跃玩家的次日,3日,7日留存率
它根据每天的日期（logymd）和最高段位（max_rank）、胜率段落（win_rate_segment）进行分组，并计算总玩家人数（total_players）、第二天的留存人数（next_day_players）、第三天的留存人数（day3_players）和第七天的留存人数（day7_players）。注意：不是新手留存，是段位活跃玩家留存；最终的结果则是将留存数据进行展示，按照日期（date）、最高段位（rank_level）、胜率段落（win_rate_segment）进行排序。
CoDeSys系列-3、Windows运行时软PLC主站和p-net从站IO设备组网测试
前面CODESY下载安装并熟悉了，p-net搭建从站也已经跑在虚拟机树莓派上了，我们只需要快速搭建一个profinet主站来和从站进行交互即可，这里我们直接用Windows下带的软PLC搭建profinet主站并和p-net的demo从站程序进行IO交互。评估是否进行Windows下的运行时PLC前先看一下注意事项，Windows下安装配置会需要修改boot及防火墙等，可能会影响Windows电脑的正常使用，所以创建项目时的设备可以选择非RTE的。
Arduino四足开源机器猫-Opencat（导航贴）
本内容由我和小伙伴共同编写，未经授权，谢绝转载！ 1.项目介绍 2.组装调试教程 （一）Opencat-F （1）资料地址(包含程序代码&&3D打印图纸）： 链接：https://pan.baidu.com/s/1AcVA5jSiOSzRKqEQAomrTA 提取码：szfx （2） （二）Opencat-B （1）组装调试 （2）组装调试注意事项 （3）添加新技能 3.编程 ...
HDMI协议介绍（二）--DataIsland Packets
前文简单介绍了HDMI传输的三个周期：控制周期、DataIsland周期和Video周期。DataIsland传输音频和辅助数据，这些数据以Packet的形式传输。本文简单介绍DataIsland Packet。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入CA注意力机制
摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~3.2 在Extramodule里创建CA。在CA.py文件里添加给出的CA代码。
【WRF数据准备】土地利用类型分类标准：USGS+MODIS IGBP 21
【WRF数据准备】土地利用类型分类标准：USGS+MODIS IGBP 21
基于知识图谱的时空事件关联推理能力培养
随着信息技术的飞速发展，大量的时空事件数据被产生和收集，如交通流量数据、气象观测数据、社交媒体上的地理定位信息等。这些数据蕴含着丰富的知识和规律，但要从中提取有价值的信息并非易事。基于知识图谱的时空事件关联推理旨在通过构建知识图谱，将时空事件数据进行整合和关联，从而实现对事件之间潜在关系的挖掘和推理。本文的目的是系统地介绍基于知识图谱的时空事件关联推理能力的培养方法，包括核心概念、算法原理、数学模型、实际应用等方面。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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