SCConv模块的设计 为了解决上述问题,论文提出了一个新的卷积模块,名为SCConv,这个模块利用了两个组件:空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)。 SRU 通过一种分离-重建的方法抑制空间冗余 CRU 则采用一种分割-转换-融合的策略减少通道冗余 此外,SCConv 是一个即插即用的架构单元,可以直接替换各种卷积神经网络中的...
本文作者提出了一种名为 SCConv(Spatial and Channel reconstruction Convolution, 空间和通道重建卷积)的卷积模块,目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余,从而压缩CNN模型并提高其性能。 作者设计的 SCConv 模块,包含两个单元。一个名为 SRU (Spatial Reconstruction Unit, 空间重构单元) ,一个名为 CRU...
此外,SCConv是一个即插即用的架构单元,可以直接用于替换各种卷积神经网络中的标准卷积。实验结果表明,嵌入SCConv的模型能够通过减少冗余特征,在显著降低复杂性和计算成本的同时,达到更好的性能。 创新点 空间重构单元(SRU) 通道重构单元(CRU) 如下图,SCConv 由两个单元组成,即空间重构单元 (SRU) 和信道重构单元 ...
SCConv:即插即用的空间和通道重建卷积 介绍 本文作者提出了一种名为SCConv(Spatial and Channel reconstruction Convolution, 空间和通道重建卷积)的卷积模块,目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余,从而压缩CNN模型并提高其性能。 作者设计的 SCConv 模块,包含两个单元。一个名为SRU (Spatial Reconstructio...
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...
【YOLOv10改进-卷积Conv】SCConv :即插即用的空间和通道重建卷积 task.py使用与yaml配置 简介:YOLOv10专栏介绍了将Swin Transformer应用于目标检测的创新。Swin Transformer采用分层窗口结构,解决了视觉任务中的尺度变化问题,提供线性复杂度的效率提升。在图像分类、目标检测和语义分割任务中表现出色,超越先前最佳模型。
不同于标准卷积采用小尺寸核同时融合空域与通道信息,SCNet 中所设计的 SCConv 可以通过自矫正操作自适应构建远距离空间域与通道间相关性。SCConv 的这种特性可以帮助 CNNs 生成更具判别能力的特征表达,因其具有更丰富的信息。另外这个结构也是极为简单且通用,可以轻易嵌入到现有架构中,而不会导致参数量增加与计算复杂...
如下图,SCConv 由两个单元组成,即空间重构单元 (SRU) 和信道重构单元 (CRU) ,两个单元按顺序排列。输入的特征 X 先经过 空间重构单元 ,得到空间细化的特征Xw 。再经过 通道重构单元 ,得到通道提炼的特征 Y 作为输出。
SRU使用分离-重构方法来抑制空间冗余,而CRU使用分割-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,可以直接用于替换各种卷积神经网络中的标准卷积。实验结果表明,嵌入SCConv的模型能够通过减少冗余特征,在显著降低复杂性和计算成本的同时,达到更好的性能。
此外,SCConv 是一个即插即用的架构单元,可以可以直接用来替代各种卷积神经网络中的标准卷积。 实验结果表明SCConv 嵌入式模型能够实现更好的效果通过减少冗余特征来显着降低复杂性和计算成本来提高性能。 SCConv 的结构包括了空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)。 下图显示了我们的 SCConv 模块添加在 ResBlock ...