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YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 利用目标检测移动端网络MobileNetV1替换Backbone(支持v11n、v11s、v11m)

开始讲解之前推荐一下我的专栏,本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣,欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。 


一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构,并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络,其引入了两个简单的全局超参数,用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明,MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色,并在多种应用(如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位)中展现了其有效性,这个模型非常适合轻量化的读者来使用,本文发布了MobileNetV1三个版本分别对应YOLOv11n、s、m内容为我个人所创是我在官方基础上的修改

 专栏回顾:YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备


二、MobileNetV1的框架原理

官方论文地址: 论文地址点击即可跳转

官方代码地址: 官方代码地址


http://www.jsqmd.com/news/778528/

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