efficientVIT

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。
Snu77·2024-01-16 13:17

【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构

《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】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-14 12:51

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone（高效的视觉变换网络）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是EfficientViT（高效的视觉变换网络），EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块，能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习
Snu77·2024-01-11 16:58

论文阅读——EfficientViT（cvpr2023）

EfficientViT:MemoryEfficientVisionTransformerwithCascadedGroupAttention1、从三个角度探讨如何提高visiontransformers
じんじん·2023-12-31 02:02

EfficientVit实现轻量化改进YOLOV8：级联分组注意力模块的全新实时网络架构#重塑实时物体检测的未来

目录yolov8导航YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）引言背景介绍级联分组注意力模块EfficientVit相关资源YOLOv8相关资源EfficientViT改进YOLOV8实现EfficientViT
E寻数据·2023-12-29 14:24

论文解读：EfficientViT-提高吞吐量

摘要要解决的问题Visiontransformershaveshowngreatsuccessduetotheirhighmodelcapabilities.However,theirremarkableperformanceisaccompaniedbyheavycomputationcosts,whichmakesthemunsuitableforreal-timeapplications.v
十有久诚·2023-12-21 16:45

YOLOv8改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone（高效的视觉变换网络）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是EfficientViT（高效的视觉变换网络），EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块，能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习
Snu77·2023-12-14 20:05

【改进YOLOV8】融合EfficientViT骨干网络的车辆颜色车牌识别系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义：随着交通事故的不断增加和交通管理的日益重要，车辆识别系统在交通领域中的应用变得越来越重要。车辆颜色和车牌识别系统是车辆识别系统中的一个重要组成部分，它可以帮助交通管理部门监控交通流量、追踪犯罪嫌疑人以及实施交通违法行为的监管。因此，提高车辆颜色和
xuehaishijue·2023-12-06 02:25

EfficientViT:高分辨率密集预测的多尺度线性注意

EfficientViT:Multi-ScaleLinearAttentionforHigh-ResolutionDensePrediction1、介绍2、方法2.1多尺度线性注意模块2.1.1启用全局接收域与
毕竟是shy哥·2023-11-28 22:49

EfficientViT：具有级联群体注意力的内存高效Transformer

EfficientViT:MemoryEfficientVisionTransformerwithCascadedGroupAttention1、介绍2、使用VisionTransformer加快速度2.1
毕竟是shy哥·2023-11-28 22:45

【ICCV 2023】EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction

EfficientViT:Multi-ScaleLinearAttentionforHigh-ResolutionDensePrediction,ICCV2023论文：https://arxiv.org
m0_61899108·2023-11-19 20:59

CVPR 2023 | EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention

EfficientViT:MemoryEfficientVisionTransformerwithCascadedGroupAttention论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.07027
有为少年·2023-10-28 18:41

EfficientViT：高分辨率密集预测的多尺度线性关注

标题：EfficientViT:Multi-ScaleLinearAttentionforHigh-ResolutionDensePrediction论文：https://arxiv.org/abs/2205.14756
向岸看·2023-10-28 18:09

【专栏目录】

：SwiftFormer，全网首发，独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型，重构YoloV8YoloV8改进策略：全新特征融合模块AFPN，更换YoloV8的NeckYoloV8改进策略：EfficientViT
静静AI学堂·2023-10-25 21:40

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化模型Efficientvit

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 11:03

YoloV7改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV7的速度和精度，打造高效的YoloV7

文章目录摘要论文：《EfficientViT：高效视觉transformer与级联组注意力》1、简介2、用视觉transformer加速2.1.内存效率2.2.计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1
静静AI学堂·2023-10-11 11:54

YoloV8改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV8的速度和精度，打造高效的YoloV8

文章目录摘要论文：《EfficientViT：高效视觉transformer与级联组注意力》1、简介2、用视觉transformer加速2.1.内存效率2.2.计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1
静静AI学堂·2023-10-08 22:39

EfficientViT：高效视觉transformer与级联组注意力

文章目录摘要1、简介2、用视觉transformer加速2.1.内存效率2.2.计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1.EfficientViT的构建块3.2、EfficientViT
静静AI学堂·2023-10-08 22:09

YoloV5改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV5的速度和精度，打造高效的YoloV5

文章目录摘要论文：《EfficientViT：高效视觉transformer与级联组注意力》1、简介2、用视觉transformer加速2.1.内存效率2.2.计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1
静静AI学堂·2023-10-08 22:33

【CVPR 2023】EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention

EfficientViT:MemoryEfficientVisionTransformerwithCascadedGroupAttention,CVPR2023论文：https://arxiv.org/
m0_61899108·2023-10-05 13:30

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientViT

EfficientViTVisionTransformer(ViT)在许多视觉任务中都取得了卓越的性能。然而，在针对高分辨率移动视觉应用时，ViT不如卷积神经网络(CNN)。ViT的关键计算瓶颈是softmax注意力模块，其计算复杂度与输入分辨率成二次方。降低ViT的成本以将其部署在边缘设备上至关重要。现有方法（例如Swin、PVT）将softmax注意力限制在局部窗口内或降低键/值张量的分辨率以
我悟了-·2023-09-28 19:29

YOLOv8改进后效果

将c2f模块替换为DSConv加EMA注意力机制更换EfficientViT主干网络
汉卿HanQ·2023-08-17 13:30

YOLOV5/YOLOV8改进：CVPR 2023 | 基于级联分组注意力模块的全新实时网络架构模型 EfficientViT，有效涨点

视觉变压器因其较高的模型性能而取得了巨大的成功。然而，它们显著的性能伴随着沉重的计算成本，这使得它们不适合实时应用。在本文中，我们提出了一种被称为高效振动的高速视觉变压器。我们发现，现有的变压器模型的速度通常受到内存低效操作的限制，特别是在MHSA中的张量重塑和元素级函数。因此，我们设计了一个新的具有夹层布局的构建块，即在有效的FFN层之间使用单一内存绑定的MHSA，在提高内存效率的同时提高了信道
dg68668·2023-06-09 08:18

EfficientViT: Enhanced Linear Attention forHigh-Resolution Low-Computation Visual Recognition

目录Abstract1Introduction3Method3.2EffificientViT4Experiments4.5AnalysisandDiscussionAbstract在针对高分辨率移动视觉应用时，ViT不如卷积神经网络（CNNs）。现有的方法（如Swin、PVT）限制了局部窗口内的softmaxattention，或降低键/值张量的分辨率，以降低成本，这牺牲了ViT在全局特征提取方
Recursions·2023-06-09 07:44

CVPR 2023 | EfficientViT：让ViT在多个部署场景实现实时推理

随着近两年来对视觉Transformer模型（ViT）的深入研究，ViT的表达能力不断提升，并已经在大部分视觉基础任务(分类，检测，分割等)上实现了大幅度的性能突破。然而，很多实际应用场景对模型实时推理的能力要求较高，但大部分轻量化ViT仍无法在多个部署场景（GPU，CPU，ONNX，移动端等）达到与轻量级CNN（如MobileNet）相媲美的速度。为了实现对ViT模型的实时部署，来自微软和港中文
TechBeat人工智能社区·2023-06-09 07:42

深度伪造检测论文 · Combining EfficientNet and Vision Transformers for Video Deepfake Detection

EfficientViTConvolutionalCrossViT在时间上和跨多个人脸上聚合推断出视频片段的真伪EfficientVit由两个模块组成
sevenster·2022-12-21 07:22

【读点论文】EfficientViT: Enhanced Linear Attention for High-Resolution Low-Computation将softmax注意力转变为线性注意力

EfficientViT:EnhancedLinearAttentionforHigh-ResolutionLow-ComputationVisualRecognitionAbstract视觉transformer
羞儿·2022-11-20 00:10
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