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...
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...
通过SRU与CRU的结合,成功减少了特征图的冗余,并实现了显著的性能提升与计算负载的降低。值得一提的是,SCConv作为一个即插即用的模块,可轻松替换标准卷积,无需对模型架构进行任何调整。
我们首先开启一次训练,看下其结构,我打算将SCconv模块加入到Conv与C2f之间 可以看到,模块的输入维度是由上一个模块的输出维度所确定的,以C2f模块为例,其输入维度即为Conv的输出维度64,那么我们要将SCConv模块加入到Conv与C2f之间的话,就需要让SCConv的输入维度为64(对应Conv的输出维度),让SCConv的输出维度为64(...
在今年的计算机视觉与模式识别大会(CVPR)上,一篇名为“SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积”的研究论文成为了众多研究者关注的焦点。该论文提出了一种全新的卷积操作——SCConv,旨在解决传统卷积操作在空间和通道维度上存在的局限性。SCConv不仅具有即插即用的特性,还能显著提高模型的性能,为计算机视觉任务带来了...
📊 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
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...
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...