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

10月前 作者：Snu77 分类：Toy博客 阅读(54) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络。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。

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！

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目录文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-804866.html

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