摘要:尝试利用CNN特征中的空间和通道冗余进行压缩,并提出了一种高效的卷积模块,SCConv(空间和通道重构卷积),以减少冗余计算并促进代表性特征学习。SCConv由两个部分组成:空间重构单元(SRU)和通道重构单元(CRU)。SRU采用分离和重构的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。 2. SCConv的主要...
SCConv 由两个部件组成:空间重构单元(SRU)和通道重构单元(CRU)。 SCConv的构成并不复杂,结构清晰,对于一个输入 X 来说,依次经过 SRU 与 CRU 处理即可。 SCConv 结构图: SCConv 2、Spatial Reconstruction Unit SRU 利用 Group Normalization 层中的缩放因子来评估特征图的空间信息含量。并通过分离和重建操作,...
在实际应用中,SCConv可以轻松地替换传统的卷积操作,而无需对模型的其他部分进行任何修改。这种即插即用的特性使得SCConv具有广泛的应用前景,可以应用于各种计算机视觉任务,如图像分类、目标检测、语义分割等。 实验结果与性能提升 为了验证SCConv的有效性,研究者在多个公开数据集上进行了实验,包括CIFAR-10、CIFAR-100和...
在本文中,我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩,并提出了一种高效的卷积模块,称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution),以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。提出的SCConv由空间重构单元(SRU)和信道重构单元(CRU)两个单元组成。SRU采用分离重构的方法来抑制空间冗余,CRU采用分离变换...
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...
简介:该文介绍了一种针对卷积神经网络(CNN)的改进方法,名为SCConv,旨在减少计算冗余并提升特征学习效率。SCConv包含空间重构单元(SRU)和通道重构单元(CRU),分别处理空间和通道冗余。SRU利用分离-重构策略抑制空间冗余,而CRU通过分割-变换-融合策略减少通道冗余。SCConv可直接插入现有CNN架构中,实验结果显示,整合SCConv...
SCConv(空间和通道重构卷积)的高效卷积模块,以减少卷积神经网络(CNN)中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程,减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元: 1.空间重构单元(SRU):SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。 2.通道重构单元(CRU):CRU采用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。
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 (Chann...
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,我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 CNN 压缩,并提出...
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 (Chann...