GSConv

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

我们引入了一种新的轻量级卷积技术，GSConv，以减轻模型但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了卓越的平衡。
masterMono·2024-01-16 16:31

YOLOv8独家原创改进：多层次特征融合（SDI）结合PConv、DualConv、GSConv，实现二次创新 | UNet v2最新论文

本文独家改进：多层次特征融合（SDI）高效结合DualConv、PConv、GSConv等实现二次创新1)替代原始的Concat；收录YOLOv8原创自研https://blog.csdn.net/m0
AI小怪兽·2024-01-13 19:46

YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

本次介绍引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv，该模型可以减轻重量但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。并且，我们提供了一种设计范
kay_545·2024-01-10 21:16

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：融合高效轻量级网络结构GSConv，减轻模型复杂度的同时保持检测精度！（内含源代码，超详细改进代码流程）

本人后续会以自己实战经验详细写出来，还请大家能够点个关注和赞，收藏一下，谢谢大家1.文章主要内容本篇博客主要涉及将GSConv融合到YOLOv5模型中。
弗兰随风小欢·2023-12-21 08:59

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+GSConv+Slim Neck，有效提升小目标检测效果！

YOLOv8最新改进系列GSConv+SlimNeckr提出的论文戳这详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！
AI棒棒牛·2023-12-19 04:50

YOLOv5改进实战 | GSConv + SlimNeck双剑合璧，进一步提升YOLO！

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，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-22 13:45

【论文笔记】Slim-neck by GSConv

文章目录前言1.简介2.GSConv4.为什么要在Neck中使用GSConv3.Slim-NeckSlim-Neck中的模块Slim-Neck针对YOLO系列的设计一些问题总结References前言作者提出了一种新方法
JehanRio·2023-09-21 20:22

Slim-neck by GSConv:自动驾驶车辆检测器架构的更好设计范式（文末附代码）

Slim-neckbyGSConv:自动驾驶车辆检测器架构的更好设计范式摘要引言相关工作本文方法GSConv的优势在于轻量级检测器，这些检测器通过添加DSC层和Shuffle来增加非线形表达能力。
桑_榆·2023-09-16 15:25

YoloV8改进策略：轻量级Slim Neck打造极致的YoloV8

使用轻量级卷积方法GSConv来代替SC。其计算成本约为SC的60%~70%，但其
静静AI学堂·2023-09-04 03:14

YOLOv5、YOLOv8改进： GSConv+Slim Neck

Abetterdesignparadigmofdetectorarchitecturesforautonomousvehicles论文：https://arxiv.org/abs/2206.02424代码：https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv
陈子迩·2023-08-13 11:09

改进YOLOv8 | 即插即用篇 | YOLOv8 应用Slim-neck，更好的neck设计范式 | 《Slim-neck by GSConv：自动驾驶车辆检测器架构的更好设计范式》

我们引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv，以减轻模型负担但保持准确性。GSConv在模型准确性和速度之间实现了出色的平衡。
迪菲赫尔曼·2023-06-21 03:01

各种卷积性能对比(Conv,DwConv,GhostConv,PConv,DCNV)

1.各类Conv性能对比对比的卷积包括:Conv2D,Depth-Conv2d(DW),Ghost-Conv2D,GSConv2D,DSConv2D,PConv2D,DCNV2(可变形卷积)、DCNV3
@BangBang·2023-06-13 13:36

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<
加勒比海带66·2022-12-21 16:15

【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.48】构建新的轻量网络—Slim-neck by GSConv（2022CVPR）

文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，
人工智能算法研究院·2022-12-07 14:38

YOLOV5改进||YOLOV5+GSConv+Slim Neck

前言：本次引入了一种新方法GSConv来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。
安理工史策真帅啊·2022-10-16 12:00

改进YOLOv5 | GSConv+Slim-neck 减轻模型的复杂度同时提升精度 | 附4套改进方式模板

改进YOLOv5|GSConv+Slim-neck减轻模型的复杂度同时提升精度|附4套改进方式模板论文地址：https://arxiv.org/abs/2206.02424代码地址：https://github.com
迪菲赫尔曼·2022-10-16 12:28

YoloV5+GSConv+TensorRT:基于YoloV5GSConv的TensorRT+ONNX部署

因此本文引入了一种新方法GSConv来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。
汤姆&·2022-10-11 07:20

改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致！！！

因此本文引入了一种新方法GSConv来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。
人工智能与算法学习·2022-10-11 07:43

#今日论文推荐#改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致

#今日论文推荐#改进Yolov5|用GSConv+SlimNeck一步步把Yolov5提升到极致目标检测是计算机视觉中一项艰巨的下游任务。对于车载边缘计算平台，大模型很难达到实时检测的要求。
wwwsxn·2022-10-11 07:23

YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck

Abetterdesignparadigmofdetectorarchitecturesforautonomousvehicles论文：https://arxiv.org/abs/2206.02424代码：https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv
有温度的AI·2022-10-11 07:07

YoloV5+GSConv：基于YoloV5GSConv得小目标检测算法训练

因此本文引入了一种新方法GSConv来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。
汤姆&·2022-10-11 07:31
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