我们设计了一种名为SCConv的即插即用操作,将SRU和CRU以顺序的方式组合在一起,以取代标准卷积,用于在各种骨干cnn上操作。结果表明,SCConv可以大大节省计算负荷,同时提高模型在挑战性任务上的性能。 图1所示。采用空间重构单元(SRU)和信道重构单元(CRU)相结合的SCConv体系结构。该图显示了我们的SCConv模块在ResBlock...
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。 下面是S...
其次,YOLOv8在处理目标遮挡和复杂背景时也存在一定的困难,这可能导致误报或漏报。 为了解决上述问题,本研究提出了一种改进的YOLOv8车辆测距预警系统,即融合空间和通道重建卷积(Spatial and Channel Reconstructive Convolution,简称SCConv)。SCConv是一种新型的卷积操作,它能够在保持空间信息的同时,有效地提取目标的通道...
SCConv模块的性能 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...
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。 下面是...