SCConv模块的设计 为了解决上述问题,论文提出了一个新的卷积模块,名为SCConv,这个模块利用了两个组件:空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)。 SRU 通过一种分离-重建的方法抑制空间冗余 CRU 则采用一种分割-转换-融合的策略减少通道冗余 此外,SCConv 是一个即插即用的架构单元,可以直接替换各种卷积神经网络中的...
本文作者提出了一种名为 SCConv(Spatial and Channel reconstruction Convolution, 空间和通道重建卷积)的卷积模块,目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余,从而压缩CNN模型并提高其性能。 作者设计的 SCConv 模块,包含两个单元。一个名为 SRU (Spatial Reconstruction Unit, 空间重构单元) ,一个名为 CRU...
这里需要提两点,第一点是名字的争议,这个跟前两年程明明教授团队于 2020 年发表在 CVPR 上的SCNet中提出的SCConv不是同一个工作哈: 不同于标准卷积采用小尺寸核同时融合空域与通道信息,SCNet 中所设计的 SCConv 可以通过自矫正操作自适应构建远距离空间域与通道间相关性。SCConv 的这种特性可以帮助 CNNs 生成更...
在今年的计算机视觉与模式识别大会(CVPR)上,一篇名为“SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积”的研究论文成为了众多研究者关注的焦点。该论文提出了一种全新的卷积操作——SCConv,旨在解决传统卷积操作在空间和通道维度上存在的局限性。SCConv不仅具有即插即用的特性,还能显著提高模型的性能,为计算机视觉任务带来了...
在浏览新闻时,偶然发现一篇引人注目的研究,其中介绍了一个名为SCConv[1]的创新卷积模块。该模块通过结合空间与通道的重构,致力于降低因冗余特征提取而产生的计算负担。 关于Self-Calibrated Convolutions的探讨 需指出的是,此SCConv与程明明教授团队于2020年CVPR上所提SCNet中的SCConv并非同一研究。程教授团队的SCConv...
真是出乎意料,如今这种类型的模块竟然还能被cvpr2023收录,仿佛一切又回到了起点。简单来说,本文推出了一种新型卷积,它能够轻松融入任何卷积模型,实现即插即用。作者从空间和通道两个维度入手,分别设计了空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU),有效降低了特征冗余。更棒的是,它不仅缩减了参数数量,还提升了性能,真正...
实现实时推理 03:40 CVPR2023:SQR--用于查询式目标检测的增强训练方法 03:24 CVPR2023:BiFormer--双向路由注意力构建高效金字塔网络架构 02:09 CVPR2023:SCConv--即插即用的空间和通道重建卷积 05:09 CVPR2023:InceptionNeXt--当Inception遇上ConvNeXt 01:16 CVPR2023--Pconv:即插即用的新型轻量卷积,可用于...
Yolov8引入CVPR2023 SCConv：空间和通道重建卷积，即插即用，助力检测_AI小怪兽的博客-CSDN博客 7. ...
4738 -- 5:09 App CVPR2023--SCConv:即插即用的空间和通道重建卷积 5818 -- 2:48 App AAAI2024--Rethinking-attention:浅层MLP完全替换注意力模块提升性能 2905 -- 2:42 App CVPR2023--PIDNet:基于注意力机制引导的实时语义分割网络 1865 -- 1:55 App ICASSP2023--EMA:基于跨空间学习的高效多尺度注意...