性能显著提升:实验结果表明,使用ACConv2d模块替换后的YoloV8模型在多个基准数据集上均取得了显著的性能提升,验证了ACConv2d模块在增强模型特征提取能力方面的有效性。 计算效率优化:通过引入分组卷积策略,我们在提升模型精度的同时,有效降低了运算量,使得模型在保持高性能的同时,能够更快地进行推理,适应于实时检测等应用...
在本文中,我们创新性地将ACConv2d模块引入到YoloV8目标检测模型中,通过对YoloV8中原有的Conv卷积层进行替换,实现了模型性能的大幅提升。ACConv2d模块基于不对称卷积块(ACB)的设计思想,利用1D非对称卷积(1×3和3×1卷积)来增强标准方形卷积核(如3×3卷积)的表征能力。这一创新不仅增强了模型的特征提取能力,还通过...
易于实现与集成:ACConv2d模块作为一种即插即用的架构中立结构,可以方便地集成到各种成熟的CNN模型中,无需对现有模型结构进行大幅修改,降低了使用门槛。 增强模型鲁棒性:进一步的研究表明,ACConv2d模块还有助于增强模型对旋转畸变等变换的鲁棒性,这对于处理实际场景中的复杂变化具有重要意义。 ACConv2d模块在YoloV10中...