这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv5改进系列（13）——更换激活函数之SiLU，ReLU，ELU，Hardswish，Mish，Softplus，AconC系列等。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
【YOLOv5改进系列】前期回顾：
YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-523378.html
YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-523378.html
到了这里，关于YOLOv5改进系列（13）——更换激活函数之SiLU，ReLU，ELU，Hardswish，Mish，Softplus，AconC系列等的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
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： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
🍀2023/6/30 更新源代码 ，并追加结构对应的超参数文件 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 视觉识别的“Roaring 20年代”始于视觉变换器（ViTs）的引入，它很快取代了ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，普通ViTs在应
【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
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
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
梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解 反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解 激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU激活函数、Leaky ReLU激活函数、Parametric ReLU激活函数详细介绍及其原
在yolo v5中，我们使用了SiLu激活函数 首先，了解一下激活函数的作用： 激活函数在神经网络中起到了非常重要的作用。以下是激活函数的一些主要功能： 引入非线性：激活函数的主要目标是在模型中引入非线性。这是因为，如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，它都
什么是激活函数该选哪种激活函数？_哔哩哔哩_bilibili 深度学习笔记：如何理解激活函数？（附常用激活函数） - 知乎 (zhihu.com) 详解激活函数（Sigmoid/Tanh/ReLU/Leaky ReLu等） - 知乎 (zhihu.com) 算法面试问题二（激活函数相关）【这些面试题你都会吗】 - 知乎 (zhi
前言： Hello大家好，我是小哥谈。 PP-LCNet是一个由百度团队针对Intel-CPU端加速而设计的轻量高性能网络。它是一种基于MKLDNN加速策略的轻量级卷积神经网络，适用于多任务，并具有提高模型准确率的方法。与之前预测速度相近的模型相比，PP-LCNet具有更高的准确性。此外，对
💡魔改YOLO系列算法，助力涨点，助力科研。通过添加注意力机制 SE/CBAM/CoordAtt/ECA /SimAM/CrissCrossAttention/ SKAttention/GAMAttention/S2-MLPv2/NAM 等；网络轻量化方法通过更换主干特征提取网络为 MobileNetV3/ShuffleNetV2/EfficientNetv2/Ghostnet/深度可分离卷积/PP-LCNet/mobileone/Ghostnetv2/ELAN 等；优化原
