代码:https://github.com/labsaint/spd-conv 文章提出一个新的卷积神经网络(CNN)构建块,称为SPD-Conv,旨在替代传统CNN架构中的步长卷积和池化层,以提高在处理低分辨率图像和小对象时的性能。 问题: CNN在处理低分辨率图像和小对象时性能下降的问题,指出这一问题根源于使用步长卷积和池化层导致的细粒度信息丢失。
应用我们提出的构建块,用SPD-Conv替换了四个跨步卷积;但另一方面,我们只是删除了最大池化层,因为我们的主要目标是低分辨率图像,我们实验中使用的数据集的图像相当小(Tiny ImageNet 中为64 × 64 64 × 6464×64,CIFAR-10中为32 × 32 32 × 3232×32)因此不需要池化, 对于更大的图像,这样的最大池化层仍然...
在YOLOv5 neck中,每一次步长卷积后都有一个连接层;这并没有改变我们的方法,我们只是将其保持在SPD和Conv之间。 YOLOv5-SPD提供多个版本: YOLOv5-SPD性能: 3.SPD- conv加入 RT-DETR 3.1 SPD- conv加入ultralytics/nn/attention/attention.py 核心代码: 代码语言:javascript 复制 ###SPD-Conv ### start ##...
在CIFAR-10数据集上,使用ResNet50-SPD相比原始的ResNet50在top-1准确率上提高了0.6%。 这些改进主要得益于SPD-Conv消除了步长卷积和池化层,保留了更多的信息,使得模型能够更好地学习特征表示。此外,SPD-Conv是一种通用的构建块,可以很容易地应用于大多数甚至所有CNN体系结构。 Yolov8官方结果 代码语言:javascript ...
2.YOLOv8添加SPD-Conv YOLOv8网络结构前后对比 定义FasterNet相关类 在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块,为space_to_depth模块代码: 并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码: 修改指定文件 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: ...
2.YOLOv8添加SPD-Conv YOLOv8网络结构前后对比 定义FasterNet相关类 在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块,为space_to_depth模块代码: 并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码: 修改指定文件 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: ...
SPD-Conv是一种创新的空间编码技术,它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。SPD-Conv的基本概念:它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术,从而使得卷积神经网络(CNN)能更加有效地学习图像特征。这种方法通过减少信息损失和提高特征提取的准确性,优化了模型对小物体和低分辨率图像的处理能力。我在YOLO...
YOLOv5颈部的每个跨步卷曲后都有一个连接层;这并不会改变我们的方法,我们只是将其保持在SPD和Conv之间 四、添加方法 第一步:确定添加的位置,作为即插即用的注意力模块,可以添加到YOLOv5及v7网络中的任何地方。 第二步:common.py构建模块。部分代码如下,关注文章末尾,私信后领取。 class space_to_depth(nn....
代码核心部分说明:ConvBN类:组合了卷积层和批归一化层,简化了模型的构建。 Block类:StarNet的基本构建块,包含深度可分离卷积和MLP结构,通过元素级乘法进行特征融合。 StarNet类:整个网络的结构,包含stem层和多个阶段,每个阶段由下采样和多个Block组成。 模型构建函数:提供了不同配置的StarNet模型构建方式,便于快速创建...
首先,我们需要将原有的标准卷积层替换为SPD-Conv层。这可以通过修改模型的配置文件和源代码实现。其次,由于SPD-Conv的引入可能会导致模型参数量增加,我们还需要对模型进行适当的剪枝或量化操作,以平衡模型的性能和计算复杂度。 实践经验分享 在实际应用中,我们发现将SPD-Conv引入到YoloV8中后,模型对小目标的检测性能...