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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 transformers相当，展示了深度学习中极简主义的力量。VanillaNet的这一富有远见的设计具有重新定义景观和挑战基础模型现状的巨大潜力，为优雅有效的模型设计开辟了一条新道路。🌈
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论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf 为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。并且，如此低的FLOPS主要是由于运
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
本文给大家带来的改进机制是 华为VanillaNet主干 配合 BiFPN 实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌ 更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍 感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
HGNet是一种用于目标检测任务的神经网络模型。基于ResNeSt和Hourglass网络的结构，经过训练可以通过输入图像来检测图中的目标物体。 \\\"HG\\\"表示Hourglass网络的缩写，\\\"Net\\\"表示网络。这个模型的设计灵感来自于人类对目标进行检测和定位的能力。它具有多个由ResNeSt模块和Hourglass模
深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛，而目标检测是其中非常重要的一个任务。YOLOv8作为一种先进的目标检测算法，以其快速和准确的特性而备受关注。然而，为了进一步提升YOLOv8的性能和速度，我们可以通过更换主干网络来达到这个目标。本文将介绍一种名为Fas
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yolo系列的网络作为单阶段目标检测网络中的佼佼者，在目标检测方面发挥着很大的作用，而yolov5是其中较好的一代网络，yolov8是其中最新的一代网络。但是作为我们学习和使用来说，原始的yolov5或者yolov8网络并不一定就是最合适的，基于此，在yolov5的基础上，针对主干网络进
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