YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

2024-01-10 12:59:18

 ??????本文改进：GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2

 ??????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.Ghostnetv2介绍

 论文：https://arxiv.org/pdf/2211.12905.pdf

         尽管 Ghost 模块可以大幅度地减少计算代价，但是其特征的表征能力也因为 "卷积操作只能建模一个窗口内的局部信息" 而被削弱了。在 GhostNet 中，一半的特征的空间信息被廉价操作 (3×3 Depth-wise Convolution) 所捕获，其余的特征只是由 1×1 的 Point-

文章来源:https://blog.csdn.net/CV_20231007/article/details/135497008
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