使用非对称卷积来显式地增强标准正方形的卷积核的表征能力,非对称卷积可以融合到正方形卷积核中,而不需要额外的推理时间计算。 将ACB作为一个新颖的CNN结构构建模块。可以通过简单地用ACB替换成熟架构中每一个正方形卷积核的卷积层来构建ACNet,而不需要引入任何超参数,这样它可以与CNN架构设计文献中的众多进展相结合。
1、非对称卷积 2、Octave Convolution 3、异构卷积 HeConv 4、条件卷积 5、动态卷积 6、幻影卷积 Ghost Block 7、自适应卷积SCConv 8、DO-Conv 9、ResNeSt Block 10、内卷 11、DSConv 12、BSConv 小结 卷积,本质上是先将一个函数翻转,然后滑动叠加。在连续情况下,叠加指的是对两个函数的乘积求积分,在离散的...
本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由非对称模块(AB)、记忆力增强模块(MEB)、高频特征增强模块(HFFEB)构成。其中非对称模块采用两个一维卷积从水平和垂直方向对方框卷积进行增强,提升局部显著特征的影响性因子;MEB则通过残差链接方式对AB提取的低频特征进行融合,将低频特征变换到高频特征;HFFEB则融合低频与高频特征得...
本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合,取得了更好的性能。由于作者尚未开源,故笔者进行了简单的复现,复现还是挺容易的,哈哈。 Abstract 本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由非对称模块(AB)、记忆力增强模块(MEB)、高频特征增强模块(HFFEB)构成。其中非对称模块采用两个一维卷积从水平和垂直方向对方...
5*5的卷积可以拆解为:一个5*1的卷积再串联一个1*5的卷积 7*7的卷积可以拆解为:一个7*1的卷积再串联一个1*7的卷积 作者在论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中说明,这样的非对称卷积不要用在靠近输入的层,会影响精度,要用在较高的层 返回目录 参考资料 《图解深度学习与神经...
多尺度卷积是指在同一网络中使用不同大小的卷积核来提取特征。这种方法可以让网络同时捕捉到细节信息和全局信息,从而增强模型对不同尺度特征的适应性。 四、非对称卷积的原理 非对称卷积是指在卷积操作中使用不同大小的卷积核进行特征提取。与传统的对称卷积核相比,非对称卷积核可以更灵活地适应数据的分布,提高模型的...
卷积核的非对称卷积块( Asymmetric Convolution Block,ACB)。非对称卷积块由卷积核为方形( )、水平( )和垂直( )的三个平行层组成,水平和垂直卷积核与方形卷积核相加可以对方形卷积核的骨架进行增强,提高准确率: 说明: Top-5准确率:对一个图像,如果预测概率前五中包含正确答案,即认为正确。
结合非对称卷积与特征蒸馏的图像超分辨率重建网络朱 磊1,冯达1,朱奇伟2,赵涵1,王倩倩1(1.西安工程大学 电子信息学院,陕西 西安 710048;2.杭州昇擎科技有限公司,浙江 杭州 310052)摘要:为了进一步提高单幅图像超分辨率(single image super-reso...
在训练阶段使用非对称卷积(以下简称ACBlock)块可以做到(替代非1 x 1 的卷积核的卷积层)提高权重的ACC值,在推理阶段还原被替换的卷积层。 ACBlock的使用可以融合到其他网络中,做到即插即用。 原理简介 ACNET精髓部分 如下图所示:我们将每3× 3层替换为由3× 3层、1×3和3×1内核组成的ACB,...
报告摘要：我们提出非对称卷积模块（Asymmetric Convolution Block），一种架构无关的卷积神经网络基本构件。