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目录

​PP-LCNet——轻量级且超强悍的CPU级骨干网络！！

（一）前沿介绍

1.PP-LCNet主要模块

2.相关实验结果

（二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet

1.配置common.py文件

2.配置yolo.py文件

3.配置yolov5/yolov7_​​PP-LC.yaml文件

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​PP-LCNet——轻量级且超强悍的CPU级骨干网络！！

（一）前沿介绍

论文题目：PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network

论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.15099

代码地址：https://github.com/ngnquan/PP-LCNet

🐱‍🏍先看一下小海带将YOLOv5​与PP-LCNet结合后的实验训练情况：还不错吧！

🚀 发现问题：随着模型特征提取能力的增加以及模型参数和FLOPs数量的增加，在基于移动设备的ARM架构的基础上或基于CPU设备的架构上实现快速推理速度变得困难。在这种情况下，已经提出了许多优秀的移动网络，但由于MKLDNN的限制，这些网络的速度在启用了MKLDNN的IntelCPU上并不理想。

💡  解决方法：针对此问题，作者提出了一个基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它提高了轻量级模型在多任务上的性能。论文还列出了可以在延迟几乎不变的情况下提高网络准确性的技术。通过这些改进，PP-LCNet在相同的分类推理时间下，它优于最先进的模型，准确率可以大大超过以前的网络结构。并且对于计算机视觉的下游任务，也表现非常出色，比如物体检测、语义分割等等。

PP-LCNet 在同样精度的情况下，速度远超当前所有的骨架网络！它应用在比如目标检测、语义分割等任务算法上，也可以使原本的网络有大幅度的性能提升。由下图可看出，PP-LCNet 不仅精度提升相当明显，而且比MobileNetV3快几乎3倍！！

PP-LCNet的主要贡献有以下4点：

1.更好的激活函数。

由ReLU换成了H-Swish，性能有了很大的提升，而推理时间几乎没有变化。

2.合适的位置添加SE模块

实验发现当SE模块放到最后的时候比较好，因此将SE模块放在网络最后部分，在SE层中使用的激活函数为relu和h-sigmoid。

3.更大的卷积核

作者实验发现发现在模型的最后将3x3卷积核换成5x5的效果比较好。

4.GAP后更高维度的1x1卷积层

GAP后面的维度很小，直接在他后面添加分类层会损失很多特征信息，为了增强模型的鲁棒性，在最终的GAP层之后附加了一个1280维大小的1 × 1 conv(相当于FC层)，在几乎不增加推理时间的情况下存储更多的模型。

1.PP-LCNet主要模块

2.相关实验结果

（二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet

改进方法和其他模块一样，分三步走：

1.配置common.py文件

class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, inp, oup, reduction=4):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(oup, _make_divisible(inp // reduction), 1, 1, 0,),
                nn.ReLU(),
                nn.Conv2d(_make_divisible(inp // reduction), oup, 1, 1, 0),
                HardSigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y


class DepSepConv(nn.Module):
    def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, use_se):
        super(DepSepConv, self).__init__()

        assert stride in [1, 2]

        padding = (kernel_size - 1) // 2

        if use_se:
            self.conv = nn.Sequential(
                # dw
                nn.Conv2d(inp, inp, kernel_size, stride, padding, groups=inp, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(inp),
                HardSwish(),
                
                # SE
                SELayer(inp, inp),

                # pw-linear
                nn.Conv2d(inp, oup, 1, 1, 0, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(oup),
                HardSwish(),
                
            )
        else:
            self.conv = nn.Sequential(
                # dw
                nn.Conv2d(inp, inp, kernel_size, stride, padding, groups=inp, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(inp),
                HardSwish(),

                # pw-linear
                nn.Conv2d(inp, oup, 1, 1, 0, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(oup),
                HardSwish()
            )

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

2.配置yolo.py文件

加入DepthSepConv模块。

3.配置yolov5/yolov7_​​PP-LC.yaml文件

具体配置和之前一样。

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🚀🏆🍀【算法创新&算法训练&论文投稿】相关链接👇👇👇

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✨【YOLO创新算法尝新系列】✨

🏂 美团出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming（超越YOLOv7、v8）

🏂 官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦（尖端SOTA模型）

🏂 改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度（涨点必备）

————————————🌴【重磅干货来袭】🎄————————————

🚀一、主干网络改进（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet（Transformer）

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）

7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层

8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

🌴 持续更新中……

🚀二、轻量化网络（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet（轻量级CPU网络）

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块

🌴 持续更新中……

🚀三、注意力机制（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制

2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）

8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA（单幅图像超分辨率）

🌴 持续更新中……

🚀四、检测头部改进（持续更新中）🎄🎈

1.魔改YOLOv5/v7高阶版（魔法搭配+创新组合）——改进之结合解耦头Decoupled_Detect

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）

🌴 持续更新中……

🚀五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）

🌴 持续更新中……

🚀六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss

2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU

4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS

🌴 持续更新中……

🚀七、其他创新改进项目（持续更新中）🎄🎈

1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）

2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

🌴 持续更新中……

🚀八、算法训练相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）

2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）

3.深度学习之语义分割算法（入门学习）

4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）

5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小

7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具

8.YOLOv5结合人体姿态估计

9.超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）

10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）

11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）

12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）

🌴 持续更新中……

🚀九、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）

2.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）

3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）

4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)

5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）

6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）

7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）

8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）

9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）

10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）

11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）

12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）

13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）

14.目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）

15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）

16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）

17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）

18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）

19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）

20.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）

21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）

22.收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）

23.自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）

24.自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）

25.自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）

🌴 持续更新中……

🚀十、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）

2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）

3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）

5.论文投稿指南——SCI选刊

6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板

7.人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）

8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术

11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑

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19.海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）

20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳

21.论文投稿指南——中文核心期刊

22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊

23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）

24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）

25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术3）

26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术）

27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）

28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）

29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）

30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）

31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业3）

32.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第1期）

33.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第2期）

34.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第3期）

35.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第4期）

36.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第5期）

37.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第6期）

38.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第7期）

39.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第8期）

40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院3区）

41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域（中科院2区）

42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域（中科院1区）

43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究（中科院4区）

44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学（中科院2区）

45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学（中科院3区）

46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能（中科院4区）

47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域（中科院4区）

48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：软件工程（中科院4区）

49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：人工智能（中科院2区）

50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院4区）

51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统（中科院4区）

🌴 持续更新中……

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