FasterNet块:每个块包含一个PConv层,后接两个PWConv层,形成倒残差块结构。 4. FasterBlock 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:
部分卷积(PConv):在输入通道的一部分上应用句那几,减少计算上的冗余和内存访问,同时仍能有效提取空间特征。 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...
1.1 网络结构 1.2 性能对比 2.YOLOv8替换主干步骤 YOLOv8网络结构前后对比 定义FasterNet相关类 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ul...
cat((x1, x2), 1) return x class MLPBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, mlp_ratio, drop_path, layer_scale_init_value, act_layer, norm_layer, pconv_fw_type ): super().__init__() self.dim = dim self.mlp_ratio = mlp_ratio self.drop_path = DropPath(drop_...
[x1,x2],axis=1)returnxclassFasterNetBlock(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)self.act...
1.1 网络结构 1.2 性能对比 2.YOLOv8替换主干步骤 YOLOv8网络结构前后对比 定义FasterNet相关类 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...
通过这种结构就可以构建残差网络了,常见的残差网络结构为: 比如说我们使用101层的Resnet,它分为6各部分:先进行conv1卷积操作和池化操作,然后进行conv2_x: 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...
ResNet的核心结构图如下: (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): ...
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,输入特征图经过卷积处理后,进行拼接并输出预测结果。 Detect_DyHeadWithDCNV3:这个类继承自 Detect_DyHead,使用了 DCN(Deformable Convolutional Networks)来增强特征提取能力。 Detect_AFPN_P345 和...