【轻量化篇】YOLOv8改进实战 | 更换主干网络 Backbone 之 RepGhostnet，重参数化实现硬件高效的Ghost模块
- 开发
- 88
-
YOLOv8专栏导航：点击此处跳转
前言
轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：
- 网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。
- 分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。
- 深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。
- 跨层连接：通过跨越多个层级的连接方式来增加神经网络的深度和复杂性，同时减少了需要训练的参数数量。
- 模块化设计：将神经网络分解为多个可重复使用的模块，以提高模型的可调节性和适应性。
</
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_45062768/article/details/135119350
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。
本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1737845395133960192.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
