在YOLOv5的GFLOPs计算量中,卷积占了其中大多数的比列,为了减少计算量,研究人员提出了用ShuffleNetV2代替Conv。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为ShuffleNetV2。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践。以帮...
GSConv 是 Grouped Spatial Convolution 的缩写,其核心思想是通过分组卷积(Grouped Convolution)和空间卷积(Spatial Convolution)的结合来减少计算量。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(Spat...
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...
深度学习|2024(CVPR)|IDC大核分解卷积|实现2个魔改即插即用模块,科研水论文,魔改自适应轻量化大核卷积,适用于目标检测、分割、图像分类等所有CV任务 07:50 深度学习|2024(SCI顶刊)|MSPA多尺度空间金字塔注意力|1个魔改即插即用模块,科研水论文,魔改动态卷积MSPA,目标检测、分割、图像分类等所有CV任务 05:34...
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...
首先,输入图像通过一个特征提取模块(通常是几个卷积层和池化层的组合),生成初步的特征图。这部分可以使用常见的卷积神经网络(如 ResNet、MobileNet 等)进行处理。 分组卷积(Grouped Convolution) 在特征提取之后,特征图进入分组卷积层: 特征图分组:将输入特征图分成若干组,每组包含一部分通道。
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...
首先,输入图像通过一个特征提取模块(通常是几个卷积层和池化层的组合),生成初步的特征图。这部分可以使用常见的卷积神经网络(如 ResNet、MobileNet 等)进行处理。 分组卷积(Grouped Convolution) 在特征提取之后,特征图进入分组卷积层: 特征图分组:将输入特征图分成若干组,每组包含一部分通道。
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...
YOLOv8改进 | 融合模块 | 用Resblock+CBAM卷积替换Conv【轻量化网络】点击即可跳转 4. GFLOPs对比 5.进阶 6.总结 本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 在目标检测领域内,尽管YOLO系列的算法傲视群雄,但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候,由于卷积的缘故,会导致很多信息的丢失。而凯明大神的...