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利用分离重建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...
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显著降低复杂性和计算成本,减少冗余特征,从而达到更好的性能。 SRU CRU 2. YOLOv8 C2f融合SCConv模块 加入融合Sc...
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YOLOV8-seg中的C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块,通过调整卷积的深度和核大小,进一步增强了特征提取的能力。这种模块化的设计不仅提升了模型的性能,还保持了其轻量化的特性,使得YOLOV8-seg能够在资源受限的环境中依然表现出色。 在颈部网络的设计上,YOLOV8-seg采用了PAN-FPN(Path Aggregation Network - Feature ...
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