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...
只需更换YOLOv5 stride-2卷积层即可得到YOLOv5- SPD,用SPD-Conv构建块取代原有卷积。有7个这样的替换实例,因为YOLOv5在主干中使用5个stride-2卷积层对特征图进行25倍的下采样,在neck使用2个stride-2卷积层。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C...
即插即用模块和论文会同步更新在QQ深度学习交流群,进群永久更新中!深度学习 | 小目标任务涨点下采样模块 | 提供SPDConv_2D和SPDConv_3D两个版本即插即用下采样模块,无卷积步长和池化层操作,保留更多下采样细节特征。, 视频播放量 1891、弹幕量 0、点赞数 34、投硬币枚数
SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,可以应用于大多数CNN体系结构(如果不是全部的话)。我们从两个最具代表性的计算机视觉任务:目标检测和图像分类来解释这个新设计。然后,我们将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet,创建了新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法明显优于最先进的深度学习...
YOLOv5-SPD:将第 3 节中描述的方法应用于YOLOv5并获得YOLOv5-SPD,只需用SPD-Conv替换YOLOv5s t r i d e − 2 stride-2 stride−2 卷积即可。这种替换有 7 7 7 个实例,因为YOLOv5在主干中使用 5 5 5个 s t r i d e − 2 stride-2 stride−2 卷积层将特征图下采样 25 25 25 倍,并...
SPD-Conv由 space-to-depth (SPD)层和non-strided convolution(Conv)层组成,可以应用于大多数CNN架构。 我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释了这种新的设计:目标检测和图像分类。然后,我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet来创建新的CNN架构,实验表明我们的方法显著优于最先进的深度学习模型,特别是在...
SPD-Conv由 space-to-depth (SPD)层和non-strided convolution(Conv)层组成,可以应用于大多数CNN架构。 我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释了这种新的设计:目标检测和图像分类。然后,我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet来创建新的CNN架构,实验表明我们的方法显著优于最先进的深度学习模型,特别是在...
即插即用模块和论文会同步更新在QQ深度学习交流群,进群永久更新中!深度学习 | 小目标任务涨点下采样模块 | 提供SPDConv_2D和SPDConv_3D两个版本即插即用下采样模块,无卷积步长和池化层操作,保留更多下采样细节特征。, 视频播放量 1581、弹幕量 0、点赞数 34、投硬币枚数