福建省住房和建设厅网站厦门网站建设满山红

 秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

专栏目录 ：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有80+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转

目前虽然复杂网络的性能很好，但它们日益增加的复杂性给部署带来了挑战。例如，ResNets中的shortcut操作在合并不同层的特征时耗费了大量的off-chip memory traffic。再比如AS-MLP中的axial shift操作以及Swin Transformer中的shift window self-attention操作都需要复杂的工程实现，包括重写CUDA代码。本文介绍的VanillaNet，一种新的神经网络架构，有着简单而优雅的设计，同时在视觉任务中保持了显著的性能。VanillaNet通过舍弃过多的深度、shortcut以及self-attention等复杂的操作，解决了复杂度的问题，非常适合资源有限的环境。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法——点击即可跳转 订阅专栏学习不迷路

目录

1. 原理

2. 将VanillaNet添加到yolov8网络中

2.1 VanillaNet代码实现

2.2 更改init.py文件

2.3 添加yam