研究目的:引入DSConv卷积算子,旨在生成更小且推理速度更快的神经网络,同时保持高精度。 实验验证:在最流行的神经网络架构(ResNet、DenseNet、GoogLeNet、AlexNet和VGG-Net)上测试了DSConv模型。 创新点 即插即用替代品:DSConv可以作为标准卷积的替代品,无需使用已标记数据进行再训练。
DSConv 通过模拟蛇形运动,动态调整卷积核的位置和形状,使其更好地适应管状结构的细长和弯曲特征。此外,DSConv 通过迭代策略控制卷积核的移动,确保感知区域连续且不会因为变形偏移过大而发散。 对于输入 X,DSConv的实现过程包括以下部分: 标准卷积核变形:将 3x3 的标准卷积核拉直,使其在 x 轴和 y 轴上都具有线性形...
摘要:提出了一种卷积的变体,称为DSConv(分布偏移卷积),其可以容易地替换进标准神经网络体系结构并且实现较低的存储器使用和较高的计算速度。 DSConv将传统的卷积内核分解为两个组件:可变量化内核(VQK)和分布偏移。 通过在VQK中仅存储整数值来实现较低的存储器使用和较高的速度,同时通过应用基于内核和基于通道的分布...
动态蛇形卷积(DSCONV)是一种深度学习中的卷积神经网络(CNN)技术,它旨在处理卷积操作中的某些限制,以提高网络处理不规则数据的能力。 适用场景:血管、道路等复杂网状管状结构 2.背景 传统卷积的限制:标准的CNN卷积层通常在处理规则、网格状数据(如图像)时效果最佳。然而,在面对不规则或扭曲的数据结构时,它们可能不那么...
【分布偏移卷积】DSConv: Efficient Convolution Operator本文来自牛津大学,论文提出了一种分布偏移卷积DSConv,可以轻松替换标准神经网络体系结构,并实现较低的存储器使用和较高的计算速度。DSConv将传统的卷积内核分解为两个组件:可变量化内核(VQK)和分布偏移。通过在VQK中仅存储整数值来实现较低的存储器使用和较高的速度...
随后,提出了一种多视角特征融合策略,在特征融合期间从多个角度补充对特征的关注,确保从不同全局形态中保留重要信息。最后,提出新的基于持续同调的连续性约束损失函数,以更好地约束分割的拓扑连续性。 DSConv理论详解可以参考链接:论文地址 DSConv代码可在这个链接找到:代码地址...
动态蛇形卷积(DSCONV)是一种深度学习中的卷积神经网络(CNN)技术,它旨在处理卷积操作中的某些限制,以提高网络处理不规则数据的能力。 适用场景:血管、道路等复杂网状管状结构 2.背景 传统卷积的限制: 标准的CNN卷积层通常在处理规则、网格状数据(如图像)时效果最佳。然而,在面对不规则或扭曲的数据结构时,它们可能不那...
💡💡💡本文全网首发独家改进:可改变核卷积(AKConv),赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状,为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择,解决具有固定样本形状和正方形的卷积核不能很好地适应不断变化的目标的问题点,效果秒殺DSConv 1)AKConv替代标准卷积进行使用; ...
动态蛇形卷积核(DynamicSnakeConvolution,DSConv) 我们希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征,另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远。在观察管状结构的细长连续的特征后,脑海里想到了一个动物——蛇。我们希望卷积核能够像蛇一样动态地扭动,来贴合目标的结构。
我们引入了一种卷积层的变体,称为DSConv(分布偏移卷积),其可以容易地替换进标准神经网络体系结构并且实现较低的存储器使用和较高的计算速度。 DSConv将传统的卷积内核分解为两个组件:可变量化内核(VQK)和分布偏移。 通过在VQK中仅存储整数值来实现较低的存储器使用和较高的速度,同时通过应用基于内核和基于通道的分布...