2. 深度可分离卷积:ShuffleNetV2使用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),这种卷积操作将通道间的相关性和空间特征分开处理,从而降低了参数数量和计算量。这一特性使得模型更加轻量化。 3. 通道重组(Channel Shuffle):ShuffleNetV2通过通道重组技术,将特征图的通道重新排列,以促进信息交流和特征融合,同时减...
具体来说,GSConv 将常规卷积分解为两个步骤: 分组卷积(Grouped Convolution):将输入特征图分成若干组,每组分别进行卷积操作。这样可以减少每组卷积的计算量。 空间卷积(Spatial Convolution):在每组卷积后的输出上再进行空间卷积操作,以捕捉跨组的特征。 Slim-neck 的改进 Slim-neck 是在 GSConv 的基础上进行的改进...
深度学习|2024(CVPR)|RepVit|2个原创改进及代码实现|RepVit,轻量化卷积,魔改实现2个创新点,水论文即插即用,适用于所有分类分割检CV任务 05:57 深度学习|水论文基础讲解||通道注意力原理|一集搞定各类注意力attention——01SE通道注意力机制 09:35 深度学习|2024(Arxiv)|WTFD|1个原创改进及代码实现|WTFD...
1. **添加DwConv模块**：首先，在指定目录创建DwConv.py文件，输入深度可分离卷积的操作流程，包括深度卷积与逐点卷积，以及非线性激活与可能的池化操作。此模块拆分传统卷积，降低参数与计算复杂度，保持模型性能。2. **修改配置文件**：在配置文件中新增DwConv选项，以指定使用此模块。配置内容应包括...
本发明公开了一种基于轻量化空洞卷积的焊缝缺陷多尺度特征提取模块及方法,属于焊缝缺陷检测相关技术领域,模块包括并联的多条支路和第一叠加层,每条支路包含相连接的轻量化空洞卷积和空间池化金字塔,轻量化空洞卷积用于从焊缝缺陷特征图中提取不同感受野的... 谢经明,刘默耘,郝靖,... 被引量: 0发表: 2022年 改进...
Residual Block(ResBlock):特征图通过一个或多个残差块(Residual Block),其中每个残差块包含了多个卷积层、批量归一化层和激活函数层。在ResBlock内部,特征图通过跳跃连接(shortcut connection)直接加到残差块输出上,从而得到残差学习的特征表示。 通道注意力模块(Channel Attention Module,CAM):残差块的输出特征图通过...
医学图像分割算法融合了众多方法论,从传统的基于阈值、区域生长、分裂合并、边缘检测等原理出发,逐步发展至包含区域相似性分析的水平集、区域竞争等高级算法,再到当今前沿的机器学习和深度学习技术,诸如 U-Net、全卷积网络 (FCN)、Mask R-CNN、DeepLab 等深度学习模型的广泛应用,极大地提升了分割的精度与效率。这个...
分组卷积(Grouped Convolution):将输入特征图分成若干组,每组分别进行卷积操作。这样可以减少每组卷积的计算量。 空间卷积(Spatial Convolution):在每组卷积后的输出上再进行空间卷积操作,以捕捉跨组的特征。 Slim-neck 的改进 Slim-neck 是在 GSConv 的基础上进行的改进,旨在进一步简化模型结构,特别是在网络的颈部(nec...
分组卷积(Grouped Convolution):将输入特征图分成若干组,每组分别进行卷积操作。这样可以减少每组卷积的计算量。 空间卷积(Spatial Convolution):在每组卷积后的输出上再进行空间卷积操作,以捕捉跨组的特征。 Slim-neck 的改进 Slim-neck 是在 GSConv 的基础上进行的改进,旨在进一步简化模型结构,特别是在网络的颈部(nec...
深度可分离卷积:ShuffleNetV2使用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),这种卷积操作将通道间的相关性和空间特征分开处理,从而降低了参数数量和计算量。这一特性使得模型更加轻量化。 通道重组(Channel Shuffle):ShuffleNetV2通过通道重组技术,将特征图的通道重新排列,以促进信息交流和特征融合,同时减少了参数量...