YOLOv8改进 更换轻量级网络结构

news/2024/7/11 1:29:58 标签: YOLO, 目标检测, 深度学习

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。该网络采用了轻量级的架构,可以在计算资源有限的设备上运行,并能够快速地实时检测图像中的目标物体。

GhostNet基于MobileNetV3的设计思路,采用了Ghost模块来减少网络参数数量,从而减少计算量并提高模型的效率。此外,GhostNet还引入了难样本挖掘和标签平滑等技术,进一步提升了检测的准确性和鲁棒性。

GhostNet在多个目标检测任务中取得了优秀的性能表现。在COCO数据集上,GhostNet在相同的计算资源下,相比于其他常用的目标检测网络,能够显著降低检测误差,并具有更高的速度。这使得GhostNet成为一种理想的解决方案,适用于嵌入式设


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