本文主要是介绍YOLOv5改进系列:新的颈部Eff-QAFPN(Efficientrep)结构助力涨点,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!
一、论文理论
本文提出一种硬件友好的卷积神经网络结构,该结构类似于repvgg。在衡量网络效率时,经常使用Flops或者参数量,这些衡量指标对于硬件计算能力和内存带宽不敏感。因此,如何设计一个神经网络架构,使其有效地利用硬件计算能力和内存带宽是至关重要的。
论文地址:EfficientRep: An Efficient Repvgg-style ConvNets with Hardware-aware Neural Network Design
1.理论思想
- 提出了Bep unit、Repblock和BepC3 block等新型结构。
- 提出了EfficientRep、Rep-PAN、CspBep和CSPRepPAN等新型网络。
- 提出了一种硬件感知神经网络设计方法,实现了计算能力和内存带宽平衡,并针对不同模型大小提供了多种策略。
2.创新点
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