XSepConv 极致分离卷积块优于DWConv | Extremely Separated Convolution,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Dwconv,或深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),是一种在神经网络中常用的卷积操作。它由两部分组成:深度卷积和逐点卷积。 1. 深度卷积(Depthwise Convolution):在深度卷积中,每个输入通道都与一个单独的滤波器(kernel)进行卷积操作。这意味着每个输入通道都会生成一个对应的输出通道。深度卷积主要用于捕捉输...
CIResNet-43中CIR-D位于'conv3'阶段的第四个块中,其他网络用于第一个块。 6. 实验 我们首先将我们更深更宽的网络与SiamFC和SiamRPN中的主干AlexNet进行比较。正如表4中所示,在OTB-13,OTB-15和VOT-17数据集上,我们提出的网络优于基线AlexNet。特别是,配备CIResIncep-22网络的 SiamFC 分别在OTB-2013和VOT-1上...
表3:用于连体跟踪器的设计骨干网络的架构。CIResNet-43中CIR-D位于'conv3'阶段的第四个块中,其他网络用于第一个块。 6. 实验 我们首先将我们更深更宽的网络与SiamFC和SiamRPN中的主干AlexNet进行比较。正如表4中所示,在OTB-13,OTB-15和VOT-17数据集上,我们提出的网络优于基线AlexNet。特别是,配备CIResIncep-...
由于这里使用数据集为Fashion-MNIST,所以用类别数为10,而非论文中的1000)defforward(self, img): feature = self.conv(img) output = self.fc(feature.view(img.shape[0], -1))returnoutput 参数初始化 权重的初始值影响模型收敛的速度和预测精准度,我们通常使用torch.nn.init进行初始化...
表3:用于连体跟踪器的设计骨干网络的架构。CIResNet-43中CIR-D位于'conv3'阶段的第四个块中,其他网络用于第一个块。 6.实验 我们首先将我们更深更宽的网络与SiamFC和SiamRPN中的主干AlexNet进行比较。正如表4中所示,在OTB-13,OTB-15和VOT-17数据集上,我们提出的网络优于基线AlexNet。特别是,配备CIResIncep-22...
本文记录的是利用ExtraDW优化YOLOv11中的C3k2,详细说明了优化原因,注意事项等。ExtraDW是MobileNetv4模型中提出的新模块,允许以低成本增加网络深度和感受野,具有ConvNext和IB的组合优势。可以在提高模型精度的同时降低一定量的模型参数。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbon...
这个类有两个成员变量:depthwise和pointwise,分别表示深度卷积和逐点卷积。在构造函数中,通过nn.Conv2d创建了这两个卷积层。在前向传播函数中,输入x首先经过深度卷积层depthwise,然后再经过逐点卷积层pointwise,最后返回结果。 这个类的作用是实现了深度可分离卷积操作,可以用于卷积神经网络中的特征提取。
= self.primary_conv(x)x2 = self.cheap_operation(x1)#将1x1卷积后的结果和逐层卷积后的结果进行堆叠out = torch.cat([x1,x2], dim=1)return out[:,:self.oup,:,:] 参考文献; 卷积神经网络中的Separable Convolution 空洞卷积(Atrous convolution)...
表3:用于连体跟踪器的设计骨干网络的架构。CIResNet-43中CIR-D位于’conv3’阶段的第四个块中,其他网络用于第一个块。 6. 实验 我们首先将我们更深更宽的网络与SiamFC和SiamRPN中的主干AlexNet进行比较。正如表4中所示,在OTB-13,OTB-15和VOT-17数据集上,我们提出的网络优于基线AlexNet。特别是,配备CIResIncep...