SCConv模块的性能 SCConv 模块旨在有效地限制特征冗余,不仅减少了模型参数和FLOPs的数量,而且增强了特征表示的能力。实际上,SCConv 模块提供了一种新的视角来看待CNNs的特征提取过程,提出了一种更有效地利用空间和通道冗余的方法,从而在减少冗余特征的同时提高模型性能。实验结果显示,嵌入了 SCConv 模块的模型能够通过...
轻量化版本：该版本参数量减少了80万，计算量为6.1GFLOPs，虽然效果略逊于原始版本，但非常适合对参数敏感的用户，有助于降低模型大小和推理时间。高效涨点版本：相比轻量化版本，该版本的参数稍多，但性能更好，适合追求更高准确性的用户。技术提升：RepConv技术：GELAN模块中使用了RepConv技术，该技术...
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是 CVPR2024的最新改进机制DynamicConv其是CVPR2024的最新改进机制,这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则,它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量,同…
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv8中的C2f,GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度,同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本(参...
- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 - [-1, 3, C2f, [128, True]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 6, C2f_Attention, [256, True]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 ...
在YOLOv8中添加GSConv卷积层,可以在保持精度的同时降低计算复杂度。 四、Neck结构 为了进一步提高YOLOv8的性能,我们可以优化其Neck结构。传统的CSP结构由标准卷积组成,具有较高的计算复杂度。为了降低计算量和网络结构的复杂性,我们可以使用VoV-GSCSP模块来代替CSP。VoV-GSCSP模块通过一次性聚合方法设计跨级部分网络,...
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)- [[15...
GELAN融合了CSPNet和ELAN的优点，通过RepConv技术提升特征提取效率，同时保持单分支推理结构，以保持较高的推理速度。本文提供了两种版本：轻量化版本（参数量减少80万，计算量6.1GFLOPs，效果略逊），适合对参数敏感的用户；高效涨点版本（参数稍多，但性能更好），适合追求更高准确性的用户。选择哪种取决...
x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x): # for training/inference x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) ...
(c2*e)# hidden channelsself.cv1=Conv(c1,c_,1,1)self.cv2=Conv(c1,c_,1,1)self.cv3=Conv(2*c_,c2,1,1)self.m=nn.Sequential(*[Bottleneck(c_,c_,shortcut,g,e=1.0)for_inrange(n)])self.ca=ChannelAttention(c2)defforward(self,x):returnself.ca(self.cv3(torch.cat((self.m(self....