SCConv 冗余特征提取的问题 SCConv模块的设计 SCConv模块的性能 方法 SRU CRU 实验 总结 References 导读 今天刷新闻的时候不经意间刷到这个,看了下介绍主要是提出了一个新颖的卷积模块SCConv[1],名字含义是结合空间和通道的重组卷积,此模块目标在于减少视觉任务中由于冗余特征提取而产生的计算成本。 Top1-Accuracy...
所提出的 SCConv 由两个单元组成:空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)。SRU采用分离重建方法来抑制空间冗余,而CRU采用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。此外,SCConv是一个即插即用的架构单元,可以直接用来替换各种卷积神经网络中的标准卷积。实验结果表明,SCConv 嵌入式模型能够通过减少冗余特征来实现更好的性能,...
SCConv 模块旨在有效地限制特征冗余,不仅减少了模型参数和FLOPs的数量,而且增强了特征表示的能力。实际上,SCConv 模块提供了一种新的视角来看待CNNs的特征提取过程,提出了一种更有效地利用空间和通道冗余的方法,从而在减少冗余特征的同时提高模型性能。实验结果显示,嵌入了 SCConv 模块的模型能够通过显著降低复杂性和计...
作者指出,SCConv 是一种可以直接替代标准卷积操作的插件式卷积模块 ,可以应用于各种卷积神经网络中,从而降低冗余特征并减少计算复杂性。 在后续的实验中,文章作者认为相对于其他流行的 SOTA 方法,他们提出的 SCConv 可以以更低的计算成本获得更高的准确率。下图是 ResNet50 在 ImageNet 上的 Top1 准确性测试结果。
📊 SCConv的组合使用,能够在保持计算效率的同时,显著提升模型的表示能力和泛化性能。无论是图像分类、目标检测还是其他计算机视觉任务,SCConv都能作为一个强大的工具,助力研究者们构建更高效的卷积神经网络。 🔧 在构建深度学习模型时,SCConv可以作为标准卷积的替代品,为模型注入新的活力,推动深度学习领域的持续进步...
减少冗余计算:通过挖掘空间和通道维度的冗余,SCConv能够减少模型的计算量和参数数量,从而降低计算成本。 促进代表性特征学习:SRU和CRU的设计有助于增强特征的表示能力,生成更具代表性和表达性的特征。 通用性和灵活性:SCConv是一个即插即用的模块,可以直接替换各种卷积神经网络中的标准卷积,无需对模型架构进行额外的...
SCConv:降成本,提性能! 卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中表现出色,但计算成本高昂,部分原因在于卷积层提取的冗余特征。为了解决这一问题,我们提出了一种高效的卷积模块——SCConv(空间和通道重建卷积),旨在减少冗余计算并促进代表性特征学习。 SCConv由两个单元组成:空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)。SRU采...
SCConv:SRU CRU paper importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassGroupBatchnorm2d(nn.Module):def__init__(self, c_num:int, group_num:int=16, eps:float=1e-10):super(GroupBatchnorm2d, self).__init__()assertc_num >= group_num...
SCConv通过引入空间和通道重建机制,使得卷积核能够自适应地调整其形状和尺寸,从而更好地适应不同的任务和数据集。 具体而言,SCConv将卷积操作分为两个步骤:空间和通道重建。在空间重建阶段,SCConv通过学习一个空间变换矩阵,对输入特征图进行空间变换,从而改变特征图的空间结构。在通道重建阶段,SCConv则通过学习一个...
本文给大家带来的改进内容是SCConv,即空间和通道重构卷积,是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间(形状、结构)和通道(色彩、深度)信息,这样的处理方式使得SCConv在分析图像时更加精细和高效。这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理,还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确...