4. 将SCConv引入到YOLOv11中 第一: 将下面的核心代码复制到D:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\ultralytics\nn路径下,如下图所示。 第二:在task.py中导入SCConv包 第三:在task.py中的模型配置部分下面代码 第一个改进需修改的地方 第二个改进,需修改的地方 elif m is ScConv: args = [ch[f...
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则通过学习一个通...
📊 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。
SCConv:用于特征冗余的空间和通道重建卷积 摘要 卷积神经网络(CNN)在各种计算机视觉任务中取得了显着的性能,但这是以巨大的计算资源为代价的,部分原因是卷积层提取了冗余特征。最近的工作要么压缩训练有素的大型模型,要么探索精心设计的轻量级模型。在本文中,我们尝
在浏览新闻时,偶然发现一篇引人注目的研究,其中介绍了一个名为SCConv[1]的创新卷积模块。该模块通过结合空间与通道的重构,致力于降低因冗余特征提取而产生的计算负担。 关于Self-Calibrated Convolutions的探讨 需指出的是,此SCConv与程明明教授团队于2020年CVPR上所提SCNet中的SCConv并非同一研究。程教授团队的SCConv...
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...
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...
加入融合ScConv的C2f模块,在ultralytics包中的nn包的modules中的block.py文件中添加改进模块。代码如下: class SRU(nn.Module):def __init__(self,oup_channels: int,group_num: int = 16,gate_treshold: float = 0.5):super().__init__()self.gn = GroupBatchnorm2d(oup_channels, group_num=group...
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...