2. YOLOv11与SCConv的结合 1. 改进C3k2:本文使用SCConv卷积改进C3k2,构建C3k2_SCConv模块,然后使用C3k2_SCConv替换原有的C3k2,这样就可以利用SCConv减少C3k2中的空间和通道的冗余。 2. 在backbone添加SCConv:本文将SCConv卷积添加到SPPF模块之前,减少backbone中的空间和通道的冗余。通过将空间和通道信息分别优...
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...
此外,SCConv 是一个即插即用的架构单元,可以直接替换各种卷积神经网络中的标准卷积。 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,...
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...
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采用分离变换融合的策略来减少信道冗余。此外,SCConv是一种即插即用的架构单元,可直接用于替代各种卷积神经网络中的标准卷积。实验结果表明,scconvo嵌入模型能够通过减少冗余特征来获得更好的性能,并且显著降低...
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...
【YOLOv10改进-卷积Conv】SCConv :即插即用的空间和通道重建卷积 task.py使用与yaml配置 简介:YOLOv10专栏介绍了将Swin Transformer应用于目标检测的创新。Swin Transformer采用分层窗口结构,解决了视觉任务中的尺度变化问题,提供线性复杂度的效率提升。在图像分类、目标检测和语义分割任务中表现出色,超越先前最佳模型。
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...
不同于标准卷积采用小尺寸核同时融合空域与通道信息,SCNet 中所设计的 SCConv 可以通过自矫正操作自适应构建远距离空间域与通道间相关性。SCConv 的这种特性可以帮助 CNNs 生成更具判别能力的特征表达,因其具有更丰富的信息。另外这个结构也是极为简单且通用,可以轻易嵌入到现有架构中,而不会导致参数量增加与计算复杂...