YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1,华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络,旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。GhostNet的关键思想在于通过引入Ghost模块,以较低的计算成本增加了特征图的数量,从而提高了模型的性能。这种方法在计算资源有限的情况下,尤其适用于图像分类任务,并在一些基准测试中表现出了很好的性能。 本文将通过首先介绍其主要原理,然后手把手教大家如何使用该网络结构改进我们的特征提取网络。欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!

目录

最近更新

  1. TCP协议是安全的吗?

    2024-01-19 07:32:04       16 阅读
  2. 阿里云服务器执行yum,一直下载docker-ce-stable失败

    2024-01-19 07:32:04       16 阅读
  3. 【Python教程】压缩PDF文件大小

    2024-01-19 07:32:04       15 阅读
  4. 通过文章id递归查询所有评论(xml)

    2024-01-19 07:32:04       18 阅读

热门阅读

  1. C#设计模式教程(1):简单工厂模式

    2024-01-19 07:32:04       36 阅读
  2. 华为/华三设备巡检常用命令分享

    2024-01-19 07:32:04       117 阅读
  3. vue3中reactive和ref函数及对比

    2024-01-19 07:32:04       37 阅读
  4. 集中常见的排序方法Go语言版本实现

    2024-01-19 07:32:04       34 阅读
  5. 使用Spring管理Caffeine缓存(CacheManager+Caffeine)

    2024-01-19 07:32:04       36 阅读
  6. 家庭家用服务全方面机器人

    2024-01-19 07:32:04       38 阅读
  7. axios的使用以及Vue动画

    2024-01-19 07:32:04       34 阅读
  8. axios原理

    2024-01-19 07:32:04       31 阅读
  9. Dynamo 使用小结

    2024-01-19 07:32:04       29 阅读