YOLOv5/v7/v8改进实验(七)之使用timm更换YOLOv8模型主干网络Backbone篇



前言

timm 库实现了最新的几乎所有的具有影响力的视觉模型,它不仅提供了模型的权重,还提供了一个很棒的分布式训练和评估的代码框架,方便后人开发。更难能可贵的是它还在不断地更新迭代新的训练方法,新的视觉模型和优化代码。本章主要介绍如何使用timm替换YOLO系列的主干网络。


YOLO系列实验实战篇:

YOLOv5/v7/v8改进实验(一)之数据准备篇
YOLOv5/v7/v8改进实验(二)之数据增强篇
YOLOv5/v7/v8改进实验(三)之训练技巧篇

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