Ghostnet

YOLOv8改进 更换轻量级网络结构

一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。
学yolo的小白·2024-09-08 08:37

论文阅读：2020GhostNet华为轻量化网络

创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
A_my_*·2024-03-01 10:21

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

鸟类图像数据相关的开发实践在我们前面的博文中有不少项目实践，感兴趣的话可以自行移步阅读：《基于轻量级YOLOv5模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统》《基于轻量级YOLOv5开发构建鸟类检测识别分析系统》《基于轻量级神经网络GhostNet
Together_CZ·2024-02-02 16:40

《YOLOv8-Pose关键点检测》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战 & 专栏目录

模型性能提升、pose模式部署能力；应用范围：工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测；指导手册目录1.手把手入门教程1.1训练准备篇，数据集制作1.1案列实战1.1模型部署2.模型轻量化创新2.1Ghostnet
AI小怪兽·2024-02-01 15:38

YOLOv5改进 | 主干篇 | 华为GhostnetV1一种移动端的专用特征提取网络

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。
Snu77·2024-01-21 08:42

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

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。
Snu77·2024-01-19 19:45

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckYOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.Ghostnet
会AI的学姐·2024-01-11 11:33

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn
会AI的学姐·2024-01-11 10:56

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22

本文改进：巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet，G-GhostNet与YOLOV8建立轻量结合YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn
会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

//t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；1.Ghostnet
会AI的学姐·2024-01-11 08:07

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8-seg创新专栏：http://
会AI的学姐·2024-01-11 08:34

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）

YOLOv5改进点2022.10.30复现TPH-YOLOv52022.10.31完成替换backbone为Ghostnet2022.11.02完成替换backbone为Shufflenetv22022.11.05
阿利同学·2024-01-10 10:58

【我的方向】轻量化小目标检测

人工设计的轻量化方法1.1组卷积1.2深度可分离卷积1.3基于深度可分离卷积的MobileNet1.4ShuffleNet1.5ShuffleNetV2基于Octave卷积的改进基线网络基于Ghost特征的GhostNet
我菜就爱学·2024-01-08 10:58

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-31 20:40

YOLOv5算法改进（23）— 更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv

本节课就让我们结合论文来对YOLOv5进行组合改进（更换主干网络GhostNet+添加CA注意力机制+引入GhostConv），希望同学们学完本节课可以有所启迪，并且后期可以自行进行YOLOv5算法的改进
小哥谈·2023-12-23 14:32

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（一）之轻量化网络Ghostnet

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·2023-12-20 23:51

基于轻量级模型GHoshNet开发构建眼球眼疾识别分析系统，构建全方位多层次参数对比分析实验

《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《
Together_CZ·2023-12-06 08:12

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建的200种鸟类细粒度识别分析系统

最近项目需要用到轻量级的网络模型，后期考虑进一步的剪枝和量化达到加速推理的目的，正好有时间就想着基于实际的数据集来开发构建项目做测试，本文的核心目的就是选定轻量级神经网络模型GhostNet来开发构建细粒度鸟类识别系统
Together_CZ·2023-12-06 08:42

探索轻量级模型性能上限，基于GhostNet模型开发构建多商品细粒度图像识别系统

本文的主要目的是想要尝试基于前文中的GhostNet模型来开发构建商品图像数据的细粒度识别系统，另外，在这里的商品是多种商品，而不只是单个类型下的不同子品牌的商品数据，首先看下实例效
Together_CZ·2023-12-06 08:42

移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试

在实际项目开发中选择使用模型的时候往往会倾向于选择更为轻量级的模型来完成计算，但是也并非一味地轻量化，轻量化的同时还需要保证达到所需要的精度要求，本文选取了经常使用到的六款主流的识别模型，包括：efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-06 08:42

python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-06 08:40

最新！最全！目标检测，实例分割系列，即插即用的模块代码汇总

1，YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghostnet，mobilenet，resnet等2，InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt3，向YOLO
赢勾喜欢海·2023-12-03 10:44

YOLO目标检测系列，即插即用的模块汇总（内含代码）

1，YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghostnet，mobilenet，resnet等2，InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt3，向YOLO
赢勾喜欢海·2023-11-25 22:10

YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghost net，mobilenet，resnet等）

一，YOLOv5主干换为ghostnet其实换主干是一个较为简单的操作方法，但是很多新手可能不太会，或者其中可能会出现一些问题，那我对这些问题归纳出三步走换主干的方法，以便和大家分享交流。
赢勾喜欢海·2023-11-25 22:09

GhostNet（CVPR 2020）学习笔记 （附代码）

://arxiv.org/abs/1911.11907v2代码地址：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/blob/master/ghostnet_pytorch
无妄无望·2023-11-01 10:20

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（一）之轻量化模型Ghostnet

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·2023-10-20 14:55

GhostNet原理解析及pytorch实现

论文：https://arxiv.org/abs/1911.11907源码：https://github.com/huawei-noah/ghostnet简要论述GhostNet的核心内容。
夏天是冰红茶·2023-10-05 20:43

python基于轻量级卷积神经网络模型GhostNet开发构建养殖场景下生猪行为识别系统

养殖业的数字化和智能化是一个综合应用了互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算、区块链等数字技术的过程，旨在提高养殖效率、提升产品质量以及促进产业升级。在这个过程中，养殖生猪的数字化智能化可以识别并管理猪的行为。通过数字化智能化系统，可以在猪的不同生长阶段，对其体重、饮食、运动量、繁殖能力、疾病状况等各项指标进行数据分析和监测，进而实现科学喂养和疾病预防。智能化养殖不仅提高了养殖效率，也有利于提高
Together_CZ·2023-09-27 08:49

【第56篇】GhostNet:廉价操作得到更多的特征

4.1.3ImageNet上的大模型4.2.GhostNet关于可视化基准测试4.2.1ImageNet分类4.2.2目标检测5.结论摘要论文链接：htt
静静AI学堂·2023-09-12 07:26

改进YOLOv8：结合轻量化骨干，华为顶刊IJCV2022：G-GhostNet！

改进YOLO系列：YOLOv8结合G-GhostNet轻量化设计，保持精度，计算量缩小轻量化网络常见的轻量化网络设计方法常见的YOLO结合轻量化骨干方法一、理论介绍二、改进方法yaml文件另外需要修改的地方三
一休哥※·2023-09-07 06:15

清微智能TX5368A与飞桨完成Ⅱ级兼容性测试，助力全行业智能化升级

经过双方联合严格测试表明，清微智能TX5368A在GhostNet、PP-OCRv3、MobileNetV2
·2023-08-18 10:14

Yolov8-pose关键点检测：模型轻量化设计 | 引入Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost，进行性能对比

本文解决什么问题：Yolov8-pose关键点评估不同轻量级网络的性能，引入Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost等网络进行可行性分析Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍
AI小怪兽·2023-08-08 04:33

YOLOv8 改进 GhostNet 主干系列：原创改进高效 GhostNet 网络，华为出品，打造全新检测器

本篇内容：YOLOvYOLOv8改进GhostNet主干系列：高效结合GhostNet网络，华为出品，打造强力检测器：GhostNet重点：YOLOv8使用这个创新点在数据集改进做实验：即插即用GhostNet
芒果汁没有芒果·2023-08-05 12:09

人脸关键点检测算法PFLD的优化实战记录，在CPU上可达400FPS，代码已开源

PFLD简介GhostNet简介PFLD优化过程优化结果开源代码在以下GitHub链接PFLD_UltraLight>PFLD《PFLD:APracticalFacialLandmarkDetector
tankrant·2023-07-25 10:02

PFLD+GhostNet+MobileOne=PFLD_GhostOne，重参数化让PFLD重生，精度提升超过4%，速度提升超过55%，代码已开源

  在两年前，我曾经分享过利用GhostNet对PFLD进行优化的文章——《人脸关键点检测算法PFLD的优化实战记录》，那里面介绍了经过各种奇技淫巧，GhostNet确实能够提升PFLD的速度和精度，暂且称呼这个方法为
tankrant·2023-07-25 10:02

改进YOLOv5：MobileNEtv2、v3篇**涨点必备 | 创新实用 | 轻量化骨干网络大一统，包含FastNet、ShuffleNet、mobileNet、Ghostnet等

FasterNet，G-GhostRegnet的链接  轻量化MobileNEtv2、v3一、yolov5结合MobileNEtv21.核心代码#-------------------------------------------------------------------------#mobileNetv2classConvBNReLU(nn.Sequential):#该函数主要做卷积池化
一休哥※·2023-06-22 05:11

清微智能TX5368A与飞桨完成Ⅱ级兼容性测试，助力全行业智能化升级

经过双方联合严格测试表明，清微智能TX5368A在GhostNet、PP-OCRv3、MobileNetV2
飞桨PaddlePaddle·2023-06-22 04:11

YOLOv5改进系列（10）——替换主干网络之GhostNet

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
路人贾'ω'·2023-06-17 20:25

改进YOLOv8 | 主干网络篇 | YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet | 从廉价操作中获取更多特征

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907代码地址：https://github.com/huawei-noah/ghostnet由于内存和计算资源有限，在嵌入式设备上部署卷积神经网络
迪菲赫尔曼·2023-06-16 13:00

GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析

paper：GhostNetV2:EnhanceCheapOperationwithLong-RangeAttentioncode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv2_pytorch背景在智能手机和可穿戴设备上部署神经网络时，不仅要考虑模型的性能，还要考虑模型的效率，特别是实际推理
00000cj·2023-06-10 19:55

G-GhostNet（IJCV 2022）原理与代码解析

huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/blob/master/g_ghost_pytorch/g_ghost_regnet.py前言本文提出了两种轻量网路，用于CPU端的C-GhostNet
00000cj·2023-06-10 19:55

GhostNet（CVPR 2020） 原理与代码解析

论文https://arxiv.org/abs/1911.11907v2目录GhostModuleGhostBottleneckGhostNet作者发现特征图中存在冗余的情况如图所示，同色的两个特征图之间存在很强的线性关系，可以通过一些成本较低的操作得到。GhostModule作者提出了Ghostmodule，具体做法是，通过常规卷积生成部分特征图，论文中将这部分特征图称为intrinsicfea
00000cj·2023-06-10 19:24

Half-UNet:用于医学图像分割的简化U-Net架构

Half-UNet简化了编码器和解码器，还使用了Ghost模块(GhostNet)。并重新设计的体系结构，把通道数进行统一。
deephub·2023-04-05 13:48

轻量主干新SOTA！GhostNetV2：长距离注意力机制增强（北大&诺亚）

导读本文提出了一种对硬件友好的DFC注意力机制，并借助它和GhostNet模型提出了一种针对端侧设备的GhostNetV2架构。本文目录1GhostNetV2：长距离注意力机制增强廉价操
自动驾驶之心·2023-03-25 07:08

GhostNet

GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperations怎么做回顾C-GhostNet：由可视化结果可知，输出特征图中包含一些冗余存在，因此可以使用更廉价的操作来实现冗余生成
GGSDDUuu·2023-02-04 12:37

Ghost module

出自论文：GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf原理和实现都很简单！
一位不愿暴露自己的郑某人·2023-01-20 02:45

计算FLOPs、Weights、特征可视化

连接参考https://github.com/TingsongYu/ghostnet_cifar10bin/03_compute_flops.py前期准备：安装torchstatWeights和FLOPs
sunbin2019·2023-01-10 11:35

【目标检测】C-GhostNet

1、论文论文题名:《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》arxiv：https://arxiv.org/abs/1911.11907github：https
三拾佳易·2023-01-07 15:03
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