这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计,即使用strided convolution和/或池化层,这导致了细粒度信息的丢失和较低效率的特征表示的学习。为此,我们提出了一种新的CNN模块,称为SPD-Conv,以取代每个strided convolution和每个池化层(从而完全消除了它们)。SPD-Conv由 space-to-depth (SPD)层和non-stride...
1、在现有的CNN体系结构中发现了一个常见的设计缺陷,并提出了一个名为SPD-Conv的新模块来代替旧的设计。SPD-Conv下采样不丢失可学习信息,完全摒弃了目前广泛使用的步长卷积和池化操作。 2、SPD-Conv代表了一种通用和统一的方法,可以很容易地应用于大多数(如果不是所有)基于深度学习的计算机视觉任务。 3、利用目标...
《用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块》1 摘要精读2 SPD-Conv原理2.1 Space-to-depth(SPD)2.2 Non-strided Convolution 3 如何使用SPD-Conv3.1 检测:Yolov5改进方式3.2 分类:ResNet改进方式 4 论文实验结果4.1 目标检测4.2 图像分类 5 YOLOv5官方项目改进教程内容导航 1 摘要精读 卷积神经网络(CNN)在图像分...
简介: 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 1 摘要精读 卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而,在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中,它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计,即使用strided convolution和/或池化...
简介: 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 1 摘要精读 卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而,在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中,它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计,即使用strided convolution和/或池化...