论文中提出的SPD-Conv构建块是为了替代传统CNN中的步长卷积和池化层。步长卷积和池化层在处理低分辨率图像和小物体时会导致信息的丢失。SPD-Conv使用空间到深度(SPD)层,该层将特征图的空间维度转换成深度维度,通过增加通道数来保留更多信息。随后是非步长卷积层,它保持了空间维度,减少了通道数。这种替代方法避免了信息...
SPD-Conv(空间到深度卷积)的基本原理是用于改进传统卷积神经网络(CNN)中对小物体和低分辨率图像处理的性能。它主要通过以下几个关键步骤实现: 1. 替换步长卷积和池化层:SPD-Conv设计用来替代传统CNN架构中的步长卷积层和池化层。步长卷积和池化层在处理低分辨率图像或小物体时会导致细粒度信息的丢失。 2. 空间到深度...
SPD-Conv是一种新的构建块,用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成。 空间到深度(SPD)层的作用是将输入特征图的每个空间维度降低到通道维度,同时保留通道内的信息。这可以通过将输入特征图的每个像素或特征映射到一个通道来实现。在这个过程中,...
SPD-Conv的组合方式是将SPD层和Conv层串联起来。具体来说,输入特征图首先通过SPD层进行转换,然后输出结果再通过Conv层进行卷积操作。这种组合方式可以在不丢失信息的情况下减少空间维度的尺寸,同时保留通道内的信息,有助于提高CNN对低分辨率图像和小型物体的检测性能。 总结起来,SPD-Conv是一种新的构建块,旨在解决现有...
SPD-Conv的创新点在于其独特的设计理念和结构,它旨在解决当处理低分辨率图像或小物体时,传统卷积神经网络(CNN)性能下降的问题。以下是SPD-Conv的主要创新点: 完全消除卷积步长和池化层:传统CNN中,卷积步长和池化层被广泛用于减小特征图的空间尺寸,以减少计算量和增加感受野。然而,这种设计会导致细粒度信息的损失,特别...
1)SPDConv模块:为了更好的提取输入数据中的关键结构信息,我们使用spdconv替换了原有的卷积模块,这一替换有效提升了模型在复杂环境下的特征提取能力,增强了模型对小目标和微弱目标的检测能力。 4.3CGA+SPDConv结果分析 mAP@0.5由原始的0.870提升至0.896 ...
SPD-Conv YOLO v5 小目标改进 定义SPD-Conv 导入`SpaceToDepth`模块 修改.yaml 文件 提出背景 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf 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...
SPD-Conv通过串联SPD层与Conv层，输入特征图先通过SPD层转换，再由Conv层执行卷积操作。此组合方式在不丢失信息的情况下减少空间维度，同时保留通道内信息，提升对低分辨率图像与小型物体的检测性能。总体而言，SPD-Conv是一种改进构建块，解决现有CNN架构中的步长卷积与池化层问题，提高对低分辨率图像与小型...
文章提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv,用来替换每个步长卷转层和每个池化层(从而完全消除它们)。SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成。本文详细介绍了如何在yolov8中引入SPD-Conv,助力助力低分辨率与小目标检测,并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。本文提供了所有源码免...
其次,C2f_SCConv模块引入了YOLOv8的骨干网络,改进了之前的Bottleneck瓶颈结构,利用空间通道重构卷积(SCConv),有效提取子特征信息。此方面的技术改进极大增强了模型在处理复杂数据时的灵活性与准确性。 此外,反卷积通道特征融合模块则设置在YOLOv8的骨干和颈部之间,基于子特征图的信息进行融合和增强,从而提升整体的检测效...