【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列

10月前作者：Snu77 分类：Toy博客阅读(50) 违法举报

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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GhostNetV2，华为GhostNetV2是为移动应用设计的轻量级卷积神经网络（CNN），旨在提供更快的推理速度，其引入了一种硬件友好的注意力机制，称为DFC注意力。这个注意力机制是基于全连接层构建的，它的设计目的是在通用硬件上快速执行，并且能够捕捉像素之间的长距离依赖关系，其效果完爆MobileNet系列非常适合追求轻量化和高PFS的读者。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，该主干参数量下降百分之四十以上，能够提高三个点的精度！。

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2024年02月19日
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2024年01月16日
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💡该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》 📚系列，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀 降低改进难度,改进多种结构演示 💡本篇文章基于基于 YOLOv5、YOLOv8网络首发结合最新NeurIPS2022华为诺亚针对端侧设备的GhostNetV2 架构：长距离注意力

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2023年04月17日
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2024年02月05日
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2024年01月21日
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