PeLK:一种新的大核卷积网络,提出peripheral卷积,并首次成功地将 CNN的kernel扩展到前所未有的 101x101,在各种视觉任务(分类/检测/分割)上优于现有ViT和ConvNet 架构(如 Swin、ConvNeXt、RepLKNet 和 SLaK等)。…
深度学习|2024(ISIB)|图像分割目标检测|1个原创改进及代码实现|CMUNeXt,魔改多尺度动态卷积核,即插即用,适用于医学分割,目标检测等任务 CV缝合救星 1337 0 深度学习计算机视觉CV主干网络模块缝合水论文即插即用无痛涨点——模块并联缝合 CV缝合救星 1722 0 深度学习|2024(CVPR)|RepVit|2个原创改进及代码实现...
原理代码讲解|大核卷积空间选择机制 遥感图像 ICCV2023 特征融合 特征提取 图像领域通用【V1代码讲解038】 3905 4 1:36 App 即插即用-2024最新卷积注意力机制模块,秒杀CBAM,空间、通道、多尺度三重注意力机制 1615 -- 5:17 App 原理代码讲解|空间缩减自注意力模块 ICCV万能通用 轻量化 减少计算成本 Transformer...
大卷积核CNN设计: 局部结构设计:使用SE、bottleneck等高效结构来增加深度。 重参数化:用膨胀卷积来捕捉稀疏特征。本文提出了一个子模块叫Dilated Reparam Block,这个模块中除了大核卷积以外,还用了并行的膨胀卷积,而且利用结构重参数化的思想,整个block可以等价转换为一个大核卷积。这是因为小kernel+膨胀卷积等价于大ke...
为了将UniRepLKNet融入YOLOv8，新建了ultralytics/nn/backbone/UniRepLKNet.py文件。核心代码实现确保了模型与YOLOv8体系的无缝集成。系列篇 实现backbone改进，采用最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet。在C2f改进中，结合最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet与UniRepLKNetBlock，进一步优化模型性能。在block改进部分，...
CV通用!| MFMSAttention(多频多尺度注意力)-来自CVPR2024!通过结合多频率和多尺度特征来改进空间特征提取的过程,增强模型泛化能力 1964 -- 1:51 App 深度学习 |轻量高效卷积模块| CVPR 2023顶会 | PConv部分卷积模块,可替换普通卷积,适合追求轻量高效模型任务必备卷积模块,CV任务通用卷积模块 2044 -- 1:32 App...