YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层
发布时间:2024年01月03日
一、本文介绍
这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2,其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率,以提高卷积神经网络的性能的基础上,又提出了一种改进的渐进式学习方法,通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度,同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快,可能是我使用的不是同一等级的版本,大家也可以进行一下对比)。本文通过介绍其主要框架原理,然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。
专栏回顾:
文章来源:https://blog.csdn.net/java1314777/article/details/135266629
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:chenni525@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!