本文改进:神经网络模型VanillaNet 1.YOLOv10介绍 论文：[https://arxiv.org/pdf/2405.14458] 代码： https://gitcode.com/THU-MIG/yolov10?utm_source=csdn_github_accelerator&isLogin=1 摘要:在过去的几年里，由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡，YOLOS已经成

本文属于原创独家改进:一种极简的神经网络模型VanillaNet，以极简主义的设计为理念，网络中仅仅包含最简单的卷积计算，去掉了残差和注意力模块 计算量参数量比较，8.4 GFLOPs降低至6.1 GFLOPs YOLOv10n summary: 385 layers, 2709380 parameters, 2709364 gradients, 8.4 GFLOPsYOLOv10n-Van

💡💡💡本文改进内容： VanillaNet，是一种设计优雅的神经网络架构， 通过避免高深度、shortcuts和自注意力等复杂操作，VanillaNet 简洁明了但功能强大。  💡💡💡引入VanillaBlock  GFLOPs从原始的238.9降低至 165.0 ，保持轻量级的同时在多个数据集验证能够高效涨点 yolov9-c-VanillaBlock summary: 1

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就

一、本文介绍 本文给大家来的改进机制是华为最新VanillaNet网络，其是今年最新推出的主干网络，VanillaNet是一种注重极简主义和效率的神经网络架构。它的设计简单，层数较少，避免了像深度架构和自注意力这样的复杂操作(需要注意的是该网络结构的通道数会被放大，GFLOPs的量会很高)。我将其替换整个YOLOv8的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT

🗝️YOLOv5实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧   -- 聚焦于YOLO的 最新版本， 对颈部网络改进、添加局部注意力、增加检测头部，实测涨点 💡 深入浅出YOLOv5：我的专业笔记与技术总结   -- YOLOv5轻松上手， 适用技术小白，文章代码齐全，仅需 一键train，解决 YOLOv5的技术突破和创新潜能 ❤️ YOLOv5创新攻略：突破技术

前言 轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法： 网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层

VanillaNet: the Power of Minimalism in Deep Learning Abstract 基础模型的核心理念是“多而不同”，计算机视觉和自然语言处理领域的惊人成功就是例证。然而，优化的挑战和transformer模型固有的复杂性要求范式向简单性转变。在这项研究中，我们介绍了VanillaNet，一个包含优雅设计的神经网络架构。通过避免高深度、残差方式和复杂的

💡💡💡本文属于原创独家改进：极简模块VanillaBlock，以极简主义的设计为理念，网络中仅仅包含最简单的卷积计算，去掉了残差和注意力模块，二次创新引入到YOLOv7中取得了不俗的效果。  极简模块VanillaBlock  |   亲测在多个数据集实现涨点；  收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会