可逆柱状结构(RevCol)是一种网络结构,它受到GLOM(Global Columnar Memory)的启发。RevCol由N个子网络(或称为列)组成,每个子网络的结构和功能都是相同的。这种结构可以有效地解决信息崩溃的问题,通过在前面的列中添加额外的监督,以保持特征和输入图像之间的互信息。此外,RevCol可以逐渐解耦语义和低级信息,从而提取和...
传统的网络模型的特征在层与层间传播,通过监督信号的约束逐渐增加与输出Target的互信息,信息被逐渐压缩表示为更semantic/ task relevant的特征, 而RevCol网络在column之间保持可逆连接,特征可以无损地传播,因此最后一个column保持了和前面column相同地信息量,但在column内部又进行IB leanring,实现任务相关的特征与任务无关...
RevCol的设计:通过N个具有相同结构但权重不同的子网络(列)组成,每个列接收输入的一个副本并生成预测,从而在每个列中存储从低级到高级语义表示的多级嵌入。 通过引入可逆变换,无损地将多级特征从第i列传递到第i+1列,从而预测输入的最终解耦表示。 为什么使用RevCol:由于问题的特征在于传统深度学习模型在特征传递过程...
YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进-将主干特征提取网络Backbone改为RevCol 人工智能算法研究 专注人工智能领域,擅长计算机视觉方向1 人赞同了该文章 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进...
然而,传统的YOLOv8模型在处理植物病害图像时,往往面临着背景复杂、病害特征不明显等挑战。因此,针对植物病害图像的特征,改进YOLOv8模型以提升其在图像分割任务中的表现,具有重要的研究价值。 本研究所使用的数据集“new_plant_diseases”包含1200张图像,涵盖了10种不同类型的植物病害,包括细菌斑点、黑腐病、玉米北部叶...
此外,RevCol可以逐渐解耦语义和低级信息,从而提取和利用任务相关信息来进一步提高性能。在实现上,对于中间监督,采用了加权求和的方式将两个损失合并,对于所有变体的RevCol,通过实验确定将监督头添加到特定的列中。 YoloV8改进策略:基于RevCol,可逆的柱状神经网络的完美迁移,YoloV8的上分利器_yolov8改进revcol-CSDN...