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YOLOv8是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型。为了在计算资源受限的环境下实现高效的目标检测，使用轻量级骨架是至关重要的。在这方面，MobileNetV3是一个出色的选择，它具有较少的参数和计算复杂度，同时保持了较高的准确性和速度。 MobileNetV3是Google提出的一种
前言： Hello大家好，我是小哥谈。 华为方舟实验室所提出的VanillaNet架构克服了固有复杂性的挑战，使其成为资源受限环境的理想选择。其易于理解和高度简化的架构为高效部署开辟了新的可能性。广泛的实验表明，VanillaNet提供的性能与著名的深度神经网络和vision transformer
EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention 论文：https://arxiv.org/abs/2305.07027 代码：Cream/EfficientViT at main · microsoft/Cream · GitHub 近些年对视觉Transformer模型（ViT）的深入研究，ViT的表达能力不断提升，并已经在大部分视觉基础任务 (分类，检测，分
关于无人机相关的场景在我们之前的博文也有一些比较早期的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可： 《deepLabV3Plus实现无人机航拍目标分割识别系统》 《基于目标检测的无人机航拍场景下小目标检测实践》 《助力环保河道水质监测，基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构
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在我之前的博文中已经做过关于人体姿势识别人体姿态检测的博文，都是比较早期的技术模型了，随机技术的迭代更新，很多更加出色的模型陆续出现，这里基于一些比较好用的轻量级模型开发的姿态检测模型。 原始博文如下： 《人体行为姿势识别数据集WISDM实践》 《y
特征上采样是现代卷积神经网络架构中的关键操作，例如特征金字塔。其设计对于密集预测任务，如目标检测和语义/实例分割至关重要。在本研究中，我们提出了一种称为内容感知特征重组（CARAFE）的通用、轻量级且高效的操作符，以实现这一目标。CARAFE具有以下几个优点：
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目录 1.CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures 2.基于yolov5的CARAFE小目标检测算法 2.1 CARAFE加入common.py中： 2.2 CARAFE加入yolo.py中： 2.3 修改yolov5s-carafe.yaml 论文：https://arxiv.org/abs/1905.02188 代码：GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark 本文尝试提出一个新的上采样操
💡💡💡 本文摘要： 一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测， 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显 目录 1.轻量且高效的YOLO 1.1 SCRB介绍 1.1.1 ScConv介绍 1.2 GSConvns 1.3 od_mobilenetv2_050 1.4 对应yaml 2.实验结果 3.源码获取 轻量且高效的YOLO网络结构 其实ScConv和Bottleneck的基
