由下图所示的fasterNet Block(下述简称FNB)图,我们可以得到主要组成的结构是PConv conv_1x1、BN、Relu组合而成。在本文中上面已经得到了PConv层,剩下的就是组件FNB层了。 python 复制代码 import torchimport torch.nn as nnfrom torch import Tensordef Conv1x1(nin, nf, stride=1):return nn.Sequential(nn.Con...
使用本文提出的PConv和现成的PWConv,组成了FasterNet系列。如图4,FasterNet有四个阶段,堆叠了FasterNet Block。FasterNet Block只在中间卷积采用激活和Norm,并使用了残差连接结构。 3 实验 PConv相较于分组卷积和DW卷积有着更高的FLOPS,相较于标准卷积有着更低的FLOPs。一个有趣的实验:将ResNet-50的各层第一个3...
1.4. 手撕结构图 2.FasterBlock 2.1 简介 通过pconv减少计算量和内存访问,提高运行速度和准确性。 2.2 基本原理 FasterNet的整体结构 FasterNet包括四个层次化的阶段,每个阶段由一系列FasterNet组成,并由嵌入或合并层开头。最后三层用于特征分类。在每个FasterNet块中,PConv层之后是两个点状卷积(PWConv)层。为了保持特...
在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块,为FasterNet源码: 并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码: 修改指定文件 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: 在ultralytics/nn/tasks.py上方导入相应类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码: elif m in [...
class FasterNetBlock(nn.Layer): def __init__(self, dim, expand_ratio=2, act_layer=nn.ReLU, drop_path_rate=0.0): super().__init__() self.pconv = PConv(dim) self.conv1 = nn.Conv2D(dim, dim * expand_ratio, 1, bias_attr=False) self.bn = nn.BatchNorm2D(dim * expand_ratio...
在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块,为FasterNet源码: 并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码: 修改指定文件 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: 在ultralytics/nn/tasks.py上方导入相应类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码: ...
FasterNet是一种旨在提高计算速度而不牺牲准确性的轻量级卷积神经网络架构。它通过部分卷积(PConv)技术减少了冗余计算和内存访问,从而在多种设备上实现了高效的特征提取。FasterNet包含了高效的特征提取模块和轻量化的注意力机制,如Inverted Residual Block和ShuffleNet Unit,这些模块能够提取有效的特征信息,同时降低计算复杂...
在FasterNet模型基础之上, 考虑到遥感场景图像具有复杂的纹理特征, 对FasterNet block进行拆分并建立更深层次特征提取模块, 分别是部分卷积模块和双分支注意力模块, 两个模块之间通过残差模块连接, 以增强模型对特征的表达能力, 如图2所示. 图1 Fa...
The Bottleneck module in the C3 structure was replaced by the Fasternet Block module to reduce the parameters and improve the percision in the process of detection. The Soft-NMS, a non-maximum suppression was utilized to improve the detection of eggs with similar features. ...
YOLOv8改进 | 2023 | DiverseBranchBlock多元分支模块(有效涨点)2024-01-153.YOLOv8改进 | 2023 | SPD-Conv空间深度转换卷积(高效空间编码技术)2024-01-154.YOLOv8改进 | 2023 | AKConv轻量级架构下的高效检测(既轻量又提点)2024-01-155.YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积(精细化检测,又轻...