本文介绍了VanillaNet，一种简洁强大的神经网络架构，适用于资源受限的环境。该网络避免了深度和复杂操作，性能与深度学习著名模型相当。在YOLOv8中引入VanillaNet的步骤包括新建配置文件、添加代码、修改网络结构等。此外，还提供了VanillaNet不同尺寸的配置文件供实验。
2023/11/14 新增 VanillaNet5 VanillaNet13 🍀
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf
代码地址：https://github.com/huawei-noah/VanillaNet
在基础模型的核心是“多样性即不同”，这一哲学在计算机视觉和自然语言处理方面取得了惊人的成功。然而，优化和Transformer模型固有的复杂性带来了挑战，需要转向简洁性的范式。在这项研究中，我们介绍了VanillaNet，这是一种拥抱设计优雅的神经网络架构。通过避免高深度、快捷方式和像自注意力这样的复杂操作，VanillaNet既简洁又强大。每一层都经过精心设计，紧凑而直观，训练后修剪非线性激活函数以恢复原始架构。VanillaNet克服了固有复杂性的挑战，使其非常适用于资源受限的环境。其易于理解和高度简化的架构
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