uib专题

YOLOv9改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化RepNCSPELAN4

一、本文介绍 本文记录的是利用ExtraDW优化YOLOv9中的RepNCSPELAN4,详细说明了优化原因,注意事项等。ExtraDW是MobileNetv4模型中提出的新模块,允许以低成本增加网络深度和感受野,具有ConvNext和IB的组合优势。可以在提高模型精度的同时降低一定量的模型参数。 文章目录 一、本文介绍二、UIB介绍2.1 UIB结构设计2.2 ExtraDW结构组成2

YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用YOLOv10提出的UIB模块二次创新C3(附代码 + 完整修改教程)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用利用YOLOv10提出的UIB模块二次创新C3助力YOLOv5进行有效涨点,其中C2fUIB模块所用到的CIB模块是一种紧凑的倒置块结构,它采用廉价的深度卷积进行空间混合,并采用成本效益高的点卷积进行通道混合。本文针对该方法给出多种使用方法,大家可以根据自己的数据集来针对性的使用,同时本文附C3UIB网络结构图! 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOL

Pointnet++改进即插即用系列:全网首发UIB轻量化模块

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入UIB,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤三

YOLOv5独家原创改进: 通用倒瓶颈(UIB)搜索块结合C3二次创新 | 轻量化之王MobileNetV4

💡💡💡创新点:轻量化之王MobileNetV4 开源 | Top-1 精度 87%,手机推理速度 3.8ms,原地起飞! 最主要创新:引入了通用倒瓶颈(UIB)搜索块,这是一个统一且灵活的结构,它融合了倒瓶颈(IB)、ConvNext、前馈网络(FFN)以及一种新颖的额外深度可分(ExtraDW)变体技术。  💡💡💡如何跟YOLOv5结合:替代YOLOv8的C3

YOLOv5改进 | 独家创新篇 | 利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C3(全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C3,其中UIB模块来自2024.5月发布的MobileNetV4网络,其是一种高度优化的神经网络架构,专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点,采用了通用反向瓶颈(UIB,也就是本文利用的结构)和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块(一种全新的注意力机制)。我将其用于C3的二次创新在V5n

YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C2f(全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C2f,其中UIB模块来自2024.5月发布的MobileNetV4网络,其是一种高度优化的神经网络架构,专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点,采用了通用反向瓶颈(UIB,也就是本文利用的结构)和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块(一种全新的注意力机制)。我将其用于C2f的二次创新在V8