FasterBlock 是 FasterNet 的核心构建模块,它结合了部分卷积(PConv)和逐点卷积(PWConv)来实现高效的特征提取和信息聚合。以下是 FasterBlock 的详细设计和功能: FasterBlock 的基本结构如下: PConv 层:部分卷积层,仅在部分输入通道上应用卷积,同时保持其他通道不变。 两个PWConv 层:逐点卷积层,用于在通道维度上...
整个FasterNet的结构和Swin Transformer的结构类似, 堆叠基础模块的次数为4次. 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...
self.dim_conv,kernel_size,padding=(kernel_size-1)//2,bias_attr=False)defforward(self,x):x1,x2=paddle.split(x,[self.dim_conv,self.dim_untouched],axis=1)x1=self.conv(x1)x=paddle
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...
(ResNet block有两种,一种两层结构,一种三层结构) 接下来我们就实现第一种ResNet block。 ModelResNet.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ResidualBolck(nn.Module): def __init__(self, in_channels): ...
x3表示这种结构重复3个我们可以称这是block0,下面的卷积也是一样的可以分别称为block1,block2和block3,之后进行一个池化操作和全连接层,在进行softmax就完成了,算上开始的卷积核最后的fn层共2+(3+4+23+3)*3=101层,它在Faster RCNN中是怎么实现的呢?我们来看resnetv1()这个类。
# 50 is just a picked number that larger than the relative `num_block`. attn_types = [None, "outlook", ["bot", "halo"] * 50, "cot"], se_ratio = [0.25, 0, 0, 0], model = aotnet.AotNet50V2(attn_types=attn_types, se_ratio=se_ratio, stem_type="deep", strides=1) model...
1.1 基准网络(base block) Faster RCNN的特征提取模块使用的是VGG16(去掉了pool5及fc层): 13个conv层【kernel_size=3,padding=1】:卷积层不会改变feature map的大小 13个relu层。 4个pooling层【kernel_size=2,padding=2】。pooling层改变feature map的大小,为原来的1/2。总共4层pooling,所以图片下采样率 ...
更糟糕的是,如此高的成本将阻止探索更强大的训练模块。Block Linearization如3.1中所述,中间的BN层阻止了在训练过程中合并单独的层。然而,由于性能问题,直接删除它们并不简单。为了解决这一困境,作者引入了channel级线性尺度操作作为BN的线性替代方法。缩放层包含一个可学习的向量,它在通道维度中缩放特征映射。线性缩放...
这些模块通常用于构建卷积层、深度特征学习等。 接下来,定义了多个检测头类: Detect_DyHead:这是 YOLOv8 的动态检测头,适用于检测模型。它的构造函数接受类别数、隐藏通道数、块数和通道数等参数。它包含多个卷积层和一个动态头块(DyHeadBlock),用于处理输入特征图并生成预测的边界框和类别概率。在 forward 方法中...