ghostnet专题

YOLOv10涨点改进：原创自研 | GhostNet融合 | 从廉价的操作中生成更多的特征图

文章目录 GhostNet理论基础实验部分改进方案新增yolov10s-ghost.yaml文件代码运行 GhostNet理论基础 Ghost Module是一种模型压缩的方法，即在保证网络精度的同时减少网络参数和计算量，从而提升计算速度（speed），降低延时（latency）。Ghost 模块可以代替现有卷积网络中的每一个卷积层。基于Ghost模块，论文作者堆叠Ghos

基于 GhostNet 不同版本的图像识别

1、介绍 GhostNet 文章地址：[1911.11907] GhostNet: More Features from Cheap Operations (arxiv.org) 主要思想：特征提取的时候，很多特征图是具有高度相似性的，也就是说存在许多的冗余特征图。从另一个角度想，利用一系列的线性变化，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“幻影”特征图呢冗余的特征图是非常

主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之GhostNet

前言：Hello大家好，我是小哥谈。GhostNet是2019年由华为诺亚方舟实验室发布的轻量级网络，速度和MobileNetV3相似，但是识别的准确率比MobileNetV3高，在ImageNet ILSVRC2012分类数据集的达到了75.7%的top-1精度。该论文提除了Ghost模块，通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从

YOLOv8 如何实现多主干特征融合方式 | GhostNet+ShuffleNet / SwinTransformer+ShuffleNet

文章目录前言模块添加方法双特征提取例子`GhostNet+ShuffleNet` 双主干结构图代码 `Swin+ShuffleNet` 双主干结构图代码参数量与计算量1. 什么是YOLO-Magic框架？2. 如何加入这个框架？3. 加入后如何使用框架？4. GitHub组织是什么？

YOLOv7改进 | 更换主干网络之GhostNet

前言：Hello大家好，我是小哥谈。GhostNet是一种轻量级的卷积神经网络架构，它的设计目标是在保持高精度的同时，减少模型的参数和计算量，以便在资源受限的设备上进行高效推理。GhostNet通过引入Ghost模块来实现这一目标，该模块利用低成本的附加通道来学习主要特征，并通过信息复制和分组卷积来提高特征表达能力。GhostNet在多个计算机视觉任务上取得了很好的性能，如图像分类、目标检测

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

🚀🚀🚀本文改进：Ghost bottleneck为堆叠Ghost模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneck 🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1.Ghostnet介绍论文： https://arxiv.org/pdf/1911.1

YOLOv5算法改进（23）— 更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv

前言：Hello大家好，我是小哥谈。本节课就让我们结合论文来对YOLOv5进行组合改进（更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv），希望同学们学完本节课可以有所启迪，并且后期可以自行进行YOLOv5算法的改进！🌈 前期回顾： YOLOv5算法改进（1）— 如何去改进YOLOv5算法

基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits3

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

工作中经常会使用到轻量级的网络模型来进行开发，所以平时也会常常留意使用和记录，在前面的博文中有过很多相关的实践工作，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

工作中经常会使用到轻量级的网络模型来进行开发，所以平时也会常常留意使用和记录，在前面的博文中有过很多相关的实践工作，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络

python基于轻量级GhostNet模型开发构建23种常见中草药图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits3

轻量化网络（六）GhostNet: More Features from Cheap Operations

这篇由华为在2019出品的轻量化网络，主要是基于在特征中有很大的冗余，所以通过一些操作来减少通道数从而实现网络轻量化。作者提出的 Ghost module 可以在已有的神经网络中即插即用。在相似的计算量下，网络性能超过了MobileNet v3。论文链接 Tensorflow实现 Pytorch实现一、Ghost module 神经网络中使用了大量的卷积核，导致了很大的计算量。如Figure

YOLOv5算法改进（4）— 主干网络介绍（MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。主干网络通常指的是深度学习中的主干模型，通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征。在训练过程中，主干网络的参数会被不断优化以提高模型的准确性。YOLOv5算法中的主干网络可以有多种替换方案，为了后面讲解的方便，本篇文章就给大家介绍MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet主干网络。🌈 前期回顾：

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进[NO.14]主干网络C3替换为轻量化网络Ghostnet

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。一、解决问题 YOLOv5主干特征提取网络采用