YOLOv5算法进阶改进(8)— 引入GSConv + Slim Neck相结合的方式降低模型复杂性

本文主要是介绍YOLOv5算法进阶改进(8)— 引入GSConv + Slim Neck相结合的方式降低模型复杂性,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言:Hello大家好,我是小哥谈。在文章中,作者提出了一种新方法 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。实验过程中,与原始网络相比,改进方法获得了最优秀的检测结果。~🌈   

 前期回顾:</

这篇关于YOLOv5算法进阶改进(8)— 引入GSConv + Slim Neck相结合的方式降低模型复杂性的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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