作者的首要创新贡献是一种更加通用且优雅的动态卷积设计,称为全维动态卷积(ODConv)。 ODConv利用一种多维注意机制,在卷积核空间的四个维度上学习四种类型的注意力,并以并行方式逐渐应用于相应的卷积核,从而大大增强了CNN基本卷积操作的特征提取能力。 ODConv即使只使用一个单一的卷积核,也能与现有的具有多个卷积核的...
深度可分离卷积(DW): 每个组只包含一个通道,参数数量最小,但完全失去了跨通道连接。于是这篇论文提出一种 绑定块卷积(Tied Block Convolution),旨在减少CNN模型冗余和提高效率的卷积方式。TBConv 通过共享更薄的滤波器在通道块之间来减少参数数量,同时保持甚至提升模型的性能。 TBConv的核心思想是共享滤波器。通过将...
块卷积的基本思想是通过消除空间块的依赖关系来提高计算局部性和密度。实验证实,块卷积在图像分类、目标检测和单图像超分辨率任务中实现了可比较或更高的准确性。 基于块卷积的两个CNN加速器在资源受限的FPGA上进行了算法/硬件协同设计的展示和评估,在推理过程中不需要对中间层进行片外传输,并且表现优于没有中间层片...
卷积块由多个卷积层组成,这些卷积层通常会后接非线性激活函数,如ReLU(RectifiedLinearUnit)。 一个典型的卷积块包含以下几部分: 1.卷积层:用于提取输入数据的局部特征。卷积层会对输入数据进行卷积操作,通过滑动窗口的方式在输入数据上应用滤波器(或称为卷积核),以捕捉局部特征。 2.激活函数:用于引入非线性特性,...
其内部结构通常由多层卷积操作堆叠而成,每层通过特定尺寸的卷积核扫描输入数据,逐级捕获不同粒度的空间特征。随着网络层数加深,浅层网络捕捉边缘、纹理等基础特征,深层网络逐步提取高阶语义特征,形成从局部到全局的特征金字塔。 典型卷积块包含三个关键组件:卷积层、激活函数与批量归一化层。卷积层利用参数共享机制降低...
卷积层的参数数量取决于卷积核大小、输入滤波器和输出滤波器的的数量。你的网络越宽,3x3 卷积就会付出更大的代价。 瓶颈块背后的思想是通过一个确定的比率 r 采用代价小的 1x1 卷积来减少通道数,以便随后的 3x3 卷积具有更少的参数。最后,我们在再使用一个 1x1 的卷积拓宽网络。
卷积块 C B M ( c o n v + b a t c h n o r m + m i s h ) 卷积块CBM(conv+batchnorm+mish) 卷积块CBM(conv+batchnorm+mish) Conv:提取特征 BN:1.防止梯度消失 2.防止过拟合 3.促进收敛 Mish:更优秀的激活函数,相比于其他,可以更有效的防止梯度消失 ...
简介:我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络。给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度、通道和空间顺序推断出注意力映射, 然后将注意力映射相乘为自适应特征细化的输入特征映射。因为 CBAM 是一个轻量级和通用的模块, 它可以无缝地集成到任何 CNN 架构只增加...
UNet模型卷积块结构由多个卷积层堆叠构成。卷积块中的卷积核大小常见有3×3 ，能有效提取特征。一般会采用填充操作 ，以保证卷积前后特征图尺寸不变。卷积块内的卷积层通常搭配ReLU激活函数。激活函数能引入非线性 ，让模型学习到更复杂的特征。部分卷积块还会添加批归一化层 ，加速模型收敛。批归一化能对数据进行归一...
Receptive Field Block(RFB)模块是一种多分支卷积块,旨在增强轻量级CNN模型学习到的深层特征,以提高目标检测的准确性和速度。 结构组成: RFB模块由两个主要组件组成:多分支卷积层和后续的扩张池化或卷积层。 多分支卷积层采用不同的核大小,类似于Inception结构,用于模拟多尺度的感受野。