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yolov5引入shufflenetv2

时间: 2023-09-24 08:08:35 浏览: 103

tensorrtx 实现 yolov5 + dcnv2

5星 · 资源好评率100%

将 yolov5x yaml backbone 前3层 conv 改成 dcnconv 参考 tensorrx yolov5 , 实现 tensorrt 推理。 backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2 [-1, 1, DCN, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [-1, 3, C3, [128]], [-1, 1, DCN, [256, 3, 2]], # 3-P3/8 [-1, 6, C3, [256]], [-1, 1, DCN, [512, 3, 2]], # 5-P4/16 [-1, 9, C3, [512]], [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32 [-1, 3, C3, [1024]], [-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9 ]

作为较轻量级的卷积神经网络，ShuffleNetV2 在目标检测领域中得到了广泛的应用。为了进一步提高目标检测算法的性能和效率，YOLOv5 引入了 ShuffleNetV2 网络，用于替代原有的卷积层。ShuffleNetV2 通过使用 channel shuffle 和深度可分离卷积等技术来减少模型参数量和计算量，从而提高了目标检测的速度和效率。在 YOLOv5 中，ShuffleNetV2 被用作主干网络的一部分，有效地提高了算法的性能和效率。

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