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阿里云文档 2025-07-23

私网连接,私有网络,终端节点,终端节点服务,百炼安全存储,可用区

本文档以公共云为例介绍如何配置可用区IP。

阿里云文档 2025-06-16

服务网络模型组件Gateway API

Gateway API是Kubernetes中用于对服务网络流量进行建模的一系列资源，提供了一套表现力强、易扩展、面向角色的服务网络模型。本文介绍Gateway API组件信息、使用说明和变更记录。

阿里云文档 2025-04-03

配置ES,配置ADB,配置OSS,百炼安全存储

配置私有网络资源的核心目的在于为云组件（例如ElasticSearch、AnalyticDB（ADB）和OSS Bucket）创建专属的隔离环境。这样设计的目的是确保百炼平台的服务应用程序能够在安全的网络环境中顺畅地进行数据读写操作，同时避免了与平台上的其他云组件发生不必要的数据交互或资源共享，从而增强了数据的安全性和服务的稳定性。

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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型

一、本文介绍本文记录的是基于 GhostNetV3 的 YOLOv11 轻量化改进方法研究。GhostNetV3的轻量模块采用重参数化方法，训练时为深度可分离卷积和1×1卷积添加线性并行分支，推理时通过逆重参数化移除分支、折叠操作，能够在不增加推理成本的同时提高性能，从而实现YOLOv11的轻量化改进。专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Back.....

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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2，含模型详解和完整配置步骤

一、本文介绍本文记录的是基于MobileNet v2的 YOLOv11轻量化改进方法研究。MobileNet v2采用深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和1×1卷积，大幅削减计算量。同时，引入线性瓶颈层来防止非线性在低维空间破坏信息，避免非线性层导致的性能下降问题。本文将MobileNet v2应用到YOLOv11中，借助其高效的结构和特性，在保持一定精度的前提下，显著降低 YOLOv11....

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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

一、本文介绍本文记录的是基于MobileNet V1的YOLOv11轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到YOLOv11中，有望借助其高效的结构和特性，提升YOLOv11在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度....

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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2，加速训练，快速收敛

一、本文介绍本文记录的是基于 EfficientNet v2 的 YOLOv11 轻量化改进方法研究。EfficientNet v2针对EfficientNet v1存在的训练瓶颈，如大图像尺寸训练慢、早期深度卷积层速度慢以及等比例缩放各阶段非最优等情况进行改进，以实现训练速度快、参数效率高和泛化能力好的优势，将其应用到YOLOv11中有望提升模型整体性能，在保证精度的同时降低模型复杂度和训练....

文章 2025-02-04 来自：开发者社区

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构

一、本文介绍本文记录的是基于EfficientNet v1的 YOLOv11 轻量化改进方法研究。EfficientNet采用了创新性的复合缩放方法，通过精心平衡网络宽度、深度和分辨率来提升性能。本文将EfficientNet的设计优势融入YOLOv11中，提升YOLOv11的性能与效率，使其在目标检测任务中表现更为出色。本文配置了原模型中的efficientnet-b0、efficient....

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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络

一、本文介绍本文记录的是利用PP-LCNet中的DepSepConv模块优化YOLOv11中的C3k2。本文利用DepSepConv模块改善模型结构，使模型在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度。模型参数量计算量推理速度 YOLOv11m 20.0M 67.6GFLOPs 3.5ms Im...

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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet，超级精简高效的轻量化模块

一、本文介绍本文记录的是基于StarNet的YOLOv11轻量化改进方法研究。StarNet设计简洁，没有复杂的设计和精细调整的超参数，仅是一个 4 阶段的分层架构。并且其中星操作能够在低维空间计算的同时考虑极高维的特征这一特性，进而提高模型精度。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的starnet_s050、starnet_s100、starnet_s150、starnet_s1、starne....

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更新时间 2025-02-06 15:11:47

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