Yolov8-CGRNet: una red ligera de detección de objetos que aprovecha la orientación contextual y el aprendizaje residual profundo
Autores: Niu, Yixing; Cheng, Wansheng; Shi, Chunni; Fan, Song
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Yolov8-CGRNet: una red ligera de detección de objetos que aprovecha la orientación contextual y el aprendizaje residual profundo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Modelos de detección de objetos
YOLOv8-CGRNet
Red de Extensión Res2Net
Dispositivos móviles ligeros
Context GuidedNet
Red Residual
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
La creciente necesidad de modelos efectivos de detección de objetos en dispositivos móviles hace esencial diseñar modelos que sean precisos y tengan menos parámetros. En este documento, presentamos un enfoque de Red Extendida YOLOv8 Res2Net (YOLOv8-CGRNet) que logra una precisión mejorada bajo estándares adecuados para dispositivos móviles ligeros.
Descripción
La creciente necesidad de modelos efectivos de detección de objetos en dispositivos móviles hace esencial diseñar modelos que sean precisos y tengan menos parámetros. En este documento, presentamos un enfoque de Red Extendida YOLOv8 Res2Net (YOLOv8-CGRNet) que logra una precisión mejorada bajo estándares adecuados para dispositivos móviles ligeros.