YoloV8改进策略:轻量级Slim Neck打造极致的YoloV8
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- 摘要
- Yolov8官方结果
- 源码
- 改进方法
- 测试结果
- 总结
摘要
论文链接:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2206/2206.02424.pdf
作者研究了增强 CNN 学习能力的通用方法,例如 DensNet、VoVNet 和 CSPNet,然后根据这些方法的理论设计了 Slim-Neck 结构。

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%,但其对模型学习能力的贡献与后者不相上下。然后,在 GSConv 的基础上继续引入 GSbottleneck,下图(a)展示了 GSbottleneck 模块的结构。

同样,使用一次性聚合方法来设计跨级部分网络 (GSCSP) 模块 VoV-GSCSP。VoV-GSCSP 模块降低了计算和网络结构的复杂性,但保持了足够的精度。 (b) 显示了 VoV-GSCSP 的结构。使用 VoV-GSCSP 代替 Neck 的
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