Learning expressive spatial features. 1x1卷积有助于编码通道间的信息,但难以获取空间信息,因此,在这里作者沿着逆残差模块的思路引入深度卷积编码空间信息。不同于逆残差模块在两个1x1卷积之间引入深度卷积,作者认为1x1卷积导致了减少的空域信息编码,因此将深度卷积置于两个1x1卷积之外,见上图b中的两个3x3深度卷积。该...
Block Structure. 基于上述考虑,我们得到了该文所设计的新颖的残差瓶颈模块,结构如下表与上图b所示。注:当输入与输出通道数不相同时不进行短连接操作。 MobileNeXt Architecture 前面已经对该文所提到的SandGlass模块进行了详细介绍说明,那么接下来就是如何利用上述模块构建网路架构了。作者将上述模块构建的网络架构称之为...
残差网络是一种深度学习模型,通过引入残差连接(Residual Connection)来解决深度神经网络中的退化问题。以下是一个基于 Python 的残差模块改进代码的示例: ```python import torch import torch.nn as nn class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=...
重新思考了 MobileNetv2 中高效的倒残差模块 Inverted Residual Block 和 ViT 中的有效 Transformer 的本质统一,归纳抽象了 MetaMobile Block 的一般概念。受这种现象的启发,作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块 (InvertedResidualMobileBlock,iRMB),它吸收了类似 CNN 的效率来模拟短距离依赖...
x_out = torch.cat([x1, x2, x3], dim=1) x_out = self.conv_1x1(x_out) + x return x_out 详见: YOLOv8独家改进:一种新颖的可扩张残差(DWR)注意力模块,增强多尺度感受野特征,助力小目标检测-CSDN博客
SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种基于卷积神经网络的单阶检测算法,相比双阶检测算法,它在保证一定精度的同时显著提高了检测速度,但仍难以满足很多实际应用,尤其是在小目标检测任务中,检测精度更是难以满足需求.针对该不足,文中提出了一种基于改进残差结构与卷积注意力模块的特征提取网络Res-Am CNN(Residual ...
重新思考了 MobileNetv2 中高效的倒残差模块 Inverted Residual Block 和 ViT 中的有效 Transformer 的本质统一,归纳抽象了 MetaMobile Block 的一般概念。受这种现象的启发,作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块 (InvertedResidualMobileBlock,iRMB),它吸收了类似 CNN 的效率来模拟短距离依赖...
因此,本研究旨在改进YOLOv8算法,提出一种融合可扩张残差(DWR)注意力模块的小麦病害检测系统。该系统将利用DWR注意力模块来增强YOLOv8算法对小目标和遮挡目标的检测能力。DWR注意力模块通过引入可扩张残差结构,能够更好地捕捉目标的细节信息,并提高目标的检测精度。