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...
首先,YOLOv8-seg的主干网络依然采用了CSPDarknet的设计理念,但在此基础上引入了C2f模块,替代了YOLOv5中的C3模块。C2f模块通过引入ELAN思想,优化了特征的流动和重用,使得网络在保持轻量化的同时,能够有效提升检测精度。C2f模块由多个CBS(卷积+归一化+SiLU激活)模块和多个Bottleneck组成,具有更丰富的梯度流信息。这种...
坏疽图像分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-SCConv等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] - YOLOv8-YOLOv11-Segmentation-Studio/Gangrene262
C2f模块的设计灵感来源于YOLOv7中的ELAN结构,通过引入更多的跳层连接,增强了梯度流的传递,使得网络在深层次的特征提取中表现得更加高效。C2f模块由多个卷积块和Bottleneck层组成,这种设计不仅减轻了模型的计算负担,还有效提升了特征提取的丰富性。此外,YOLOv8-seg保留了SPPF模块,进一步提升了特征提取的效率,同时降低...
首先,YOLOv8-seg的主干网络依然采用了CSPDarknet的设计理念,但在此基础上引入了C2f模块,替代了YOLOv5中的C3模块。C2f模块通过引入ELAN思想,优化了特征的流动和重用,使得网络在保持轻量化的同时,能够有效提升检测精度。C2f模块由多个CBS(卷积+归一化+SiLU激活)模块和多个Bottleneck组成,具有更丰富的梯度流信息。这种...