DCNv4论文解析:纯Pytorch实现,无需编译!CVPR顶会|利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型 论文提出了可变形卷积v4(DCNv4),通过优化内存访问和重新设计算子,显著提升了运行效率和性能,使其成为一种高效的动态和稀疏算子,在多种视觉任务和模型架构中展现出强大的潜力。 请添加图片描述 论文信息:Efficient Deformable ConvN...
DCNv4是可变形卷积的第四版,速度和v3相比有了大幅度的提升,但是环境搭建有一定的难度,对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题,请严格按照我写的环境配置。 YoloV8改进策略:BackBone改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译_dcnv4论文-CSDN博客jingjing.blog.csdn.net/article/details/13588...
💡💡💡本文内容:针对基于YOLOv9的道路缺陷检测进行性能提升,加入各个创新点做验证性试验。 1)DCNv4结合SPPELAN:mAP从原始的0.923 提升至0.935 2)自适应阈值焦点损失:mAP从原始的0.923 提升至0.930 3)自研独家创新BSAM注意力:mAP从原始的0.923 提升至0.933 4)极简的神经网络VanillaBlock :mAP从原始的0.923 提升...
论文:https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf 摘要:我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4),这是一种高效的算子,专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化,增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。与DCNv3相比,这些改进...