炸裂 ！轻量化YOLO | ShuffleNetv2与Transformer结合，重塑YOLOv7成就超轻超快YOLO

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点击下方卡片，关注 「集智书童」 公众号 点击加入👉 「集智书童」 交流群 随着移动计算技术的迅速发展，在移动设备上部署高效的目标检测算法成为计算机视觉领域的一个关键研究点。本研究聚焦于优化YOLOv7算法，旨在提高其在移动平台上的操作效率和速度，同时确保高准确度。 通过结合高级技术，如组卷积、ShuffleNetV2和视觉 Transformer ，本研究有效减少了模型的参数数量和内存使用，简化了网络架构，并加强了在资源受限设备上的实时目标检测能力。 实验结果表明，改进后的YOLO模型表现出色，显著提升了处理速度同时保持了卓越的检测准确度。 1 Introduction 随着计算机视觉领域的迅速发展，目标检测在各种应用中变得至关重要，这些应用范围包括但不限于安全监控、自动驾驶和智慧医疗。尽管传统目标检测方法存在计算复杂度高和实时性能 ………………………………