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。
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 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs Class Images Instanc...
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...
为了提升YoloV8在小目标检测上的性能,我们引入了SPD-Conv(空间金字塔分解卷积)这一技术,并对其在YoloV8中的应用进行了深入研究和实践。 SPD-Conv的原理 SPD-Conv是一种针对卷积神经网络(CNN)的优化技术,它通过分解标准卷积操作,将空间维度上的卷积分解为多个较小卷积核的卷积,从而降低了计算复杂度和参数量。这种分解...
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费供小伙伴们学习参考,需要的可以通过文末方式自行下载。
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...
将SPD-Conv应用于YOLO v5与ResNet的新型CNN架构，展现出以下优势：改进主要源自于SPD-Conv消除了步长卷积与池化层，保留了更多信息，使模型能更有效学习特征表示。SPD-Conv是一种通用构建块，易于应用于大多数甚至所有CNN架构。官方Yolov8结果测试显示，相较于官方模型，性能有所提升，参数量也有所增加。
💡💡💡如何跟YOLOv8结合:将backbone和neck的特征融合,改进结构图如下 4.1.1 实验结果分析 mAP@0.5由原始的0.870提升至0.882 4.2 加入SPDConv模块 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...
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: ...
本视频是对YOLOV8中的2倍下采样卷积进行替换,具体是更换为更加细粒度,对底层细节信息友好的SPDConv,亲测小目标长点,不过大量替换可能会导致参数量增加,后面出一些剪枝或者轻量化的替换,需要的小伙伴快来试试吧,代码还是在原来的GitHub仓库,评论区发好多了,估计被吞了,很多小伙伴没找到私聊我也发了,点个star,下...