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...
SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成,可以应用于大部分(如果不是全部的话)CNN架构。我们在两个最有代表性的计算机视觉任务下解释了这种新设计:目标检测和图像分类。然后,我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet创建了新的CNN架构,并通过实验证明,我们的方法显著优于最先进的深度学习模...
2.Yolov5-SPD网络结构图 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,...
我们选第一个:yolov5S.yaml 修改backbone 部分:在 backbone 配置中,找到所有步长为2的 Conv 层。 例如,[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] 表示一个从上一个层(-1 表示上一层)接收输入的卷积层,具有128个输出通道,使用3x3的卷积核,步长为2。 AI检测代码解析 backbone: # [from, number, module, args] ...
github:SPD-Conv/YOLOv5-SPD at main · LabSAINT/SPD-Conv · GitHub 摘要:卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而,当图像分辨率较低或物体较小时,它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷,即使用卷积步长和/或池化层,这导致了细粒度信...
SPD Conv由空间到深度(SPD)层和非跨步卷积(Conv)层组成,可以应用于大多数(如果不是所有)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设计:对象检测和图像分类。然后,我们通过将SPD Conv应用于YOLOv5和ResNet来创建新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法显著优于最先进的深度学习模型,尤其是在...
Moreover, SPD-Conv module is added to improve the network recognition performance under the condition of small size target and low resolution. A series of experiments were also done to verify the performance of our proposed model. Finally, the recognition accuracy of our proposed model reached ...
denominator) ** 2) class FastKANConvNDLayer(nn.Module): def __init__(self, conv_class, norm_class, input_dim, output_dim, kernel_size, groups=1, padding=0, stride=1, dilation=1, ndim: int = 2, grid_size=8, base_activation=nn.SiLU, grid_range=[-2, 2], dropout=0.0): super...
Conv2d(in_channels, self.offset_and_mask_dim, 3, padding=1) # 偏移卷积 # 定义尺度注意力模块 self.scale_attn_module = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), # 自适应平均池化 nn.Conv2d(in_channels, 1, 1), # 1x1卷积 nn.ReLU(inplace=True), # ReLU激活 build_activation_layer(act_...
【摘要】为解决因水下成像环境退化导致图像分辨率较低,以及因鱼群目标较小等因素导致的检测精度不高的问题,提出了一种结合SPD-Conv结构和NAM注意力机制的改进YOLOv7检测算法。首先,采用Space-to-Depth(SPD)结构改进头部网络,取代了网络中原有的跨步卷积结构,保留了更多的细粒度信息,提升了特征学习的效率,提高了网络对...