YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22

发布时间：2024年01月12日

 ??????本文改进：巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet，G-GhostNet与YOLOV8建立轻量结合

 ??????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.G_ghost介绍

 论文：https://arxiv.org/abs/2201.03297

        GhostNet作为近年来最流行的轻量级神经网络架构，其在ARM和CPU端的应用已经非常广泛。而在GPU和NPU这种并行计算设备上，原版GhostNet并没有体现出优势。最近，华为诺亚的研究者针对GPU等设备的特点，巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版Gho

文章来源:https://blog.csdn.net/CV_20231007/article/details/135497521
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