论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Li_SCConv_Spatial_and_Channel_Reconstruction_Convolution_for_Feature_Redundancy_CVPR_2023_paper.pdf 代码如下,可以直接即插即用,代码中最后几行为测试运行代码,可删除 importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassGroupBatchnorm2d...
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,并提出一种高效的卷积模块,称为 SCConv(空间和通道重建卷积),以减少冗余计算并促进代表性特征学习。所提出的 SCConv 由两个单元组成:空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)。SRU采用分离重建方法来抑制空间冗余,而CRU采用分割-变换-融合策略来减少通道...
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...
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特征。通过引入SCConv,我们可以改善YOLOv8在小目标检测和目标遮挡方面的性能,从而提高...
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...