Slim-neck by GSConv 的应用 Slim-neck by GSConv 在多种计算资源受限的场景下具有广泛应用,例如: 移动设备:由于移动设备的计算资源有限,Slim-neck by GSConv 能够在不显著降低模型性能的前提下,减少计算量和功耗。 嵌入式系统:嵌入式系统通常需要在低功耗和有限计算资源下运行,Slim-neck by GSConv 可以提供一...
1.1 多尺度GSConv 原始GhostConv代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:14 运行 AI代码解释 classGhostConv(nn.Module):# Ghost Convolution https://github.com/huawei-noah/ghostnetdef__init__(self,c1,c2,k=1,s=1,g=1,act=True):# ch_in, ch_out, kernel, stride, groupssuper().__init__()c...
gsconv的原理是通过一个转换矩阵将输入图像的像素值从一个颜色空间映射到另一个颜色空间。这个转换矩阵是根据两个颜色空间之间的数学关系推导出来的。 具体地说,假设我们要将一个RGB图像转换为HSV图像,那么我们需要找到RGB到HSV的转换矩阵。这个转换矩阵可以表示为一个3x3的矩阵,其中每个元素表示转换的权重。 当我们需...
对于轻量级模型,在搭建网络结构的时候可以直接用GSConv层替换原始的卷积层,无需额外操作即可获得显著的精度增益。 GSConv结构 python 复制代码 import torchimport torch.nn as nnclass SiLU(nn.Module):@staticmethoddef forward(x):return x * torch.sigmoid(x)def autopad(k, p=None): # kernel, padding# P...
GSConv的特征图与SC的相似性明显高于DSC与SC的相似。当在Backbone使用SC,在Neck使用GSConv(slim-neck)时,模型的准确率非常接近原始;如果添加一些技巧,模型的准确性和速度就会超过原始模型。采用GSConv方法的Slim-Neck可最大限度地减少DSC缺陷对模型的负面影响,并有效利用DSC的优势。
gsconv是一种基于数学计算的转换方法,它使用矩阵乘法来实现图像的颜色转换。 在gsconv中,图像被表示为一个矩阵,其中的每个元素代表图像中的一个像素。每个像素由一组数字表示,这组数字代表像素的颜色值。在颜色空间转换中,每个像素的颜色值会被转换成目标颜色空间中的对应颜色值。 gsconv的转换过程可以分为以下几个...
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GSConv 结构[16] CBAM注意力机制 通道注意力模块 空间注意力模块 At-GSConv结构 PConv 结构 双向加权特征融合网络 MLF -YOLO模型结构 数据增强图像 IoU(左)与CIoU(右) YOLOv5s 与 MLF-YOLO模型检测结果对比 模型表现对比 模型对原始图像的检测结果的对比 ...
GSConv 目标检测作为计算机视觉中一项艰巨的下游任务,对于车载边缘计算平台,大模型很难达到实时检测的要求,然而使用大量深度可分离卷积DWConv的轻量化模型准确度确难以达到期望。因此提出了一种GSConv将DWConv和Conv进行融合。并提出了一种设计范式Slim-neck,以实现检测器更高的计算成本效益。 GSConv: 将输入先经过普通...
深度可分离卷积(DSC)在轻量级模型中被广泛使用,但其在计算过程中会分离输入图像的通道信息,导致特征表示能力明显低于标准卷积(SC),而GsConv采用混合策略,使DSC的输出通过打乱特征更接近SC,从而优化模型的性能。本文利用GsConv+Slim Neck改进RT-DETR的颈部网络,使其在提升特征表示能力的同时降低计算成本和内存占用。