在​crack缺陷检测项目map 0.954提升至 0.979,涨点明显,博主多个数据集亲测有效,实现暴力涨点;

 1.VanillaNet

首发出炉Yolov5/Yolov7涨点神器:华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测,实现暴力涨点-LMLPHP

 论文:https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf

      来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 VanillaNet,以极简主义的设计为理念,网络中仅仅包含最简单的卷积计算,去掉了残差和注意力模块,在计算机视觉中的各种任务上都取得了不俗的效果。 

        VanillaNet,这是一种设计优雅的神经网络架构。 通过避免高深度、shortcuts和自注意力等复杂操作,VanillaNet 简洁明了但功能强大。 

首发出炉Yolov5/Yolov7涨点神器:华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测,实现暴力涨点-LMLPHP

  • 对于Stem部分,采用4×4卷积进行特征变换;
  • 对于body部分的每个stage,首先采用MaxPool进行特征下采样,然后采用一个1×1进行特征处理;
  • 对于head部分,采用两个非线性层进行分类处理
05-27 23:16