为此,我们提出了一种新的CNN模块,称为SPD-Conv,以取代每个strided convolution和每个池化层(从而完全消除了它们)。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...
SPD-Conv模块: SPD- conv由一个空间到深度(SPD)层和一个非跨步卷积层组成。本节将对此进行详细描述。 我们的SPD组件推广了一种(原始)图像转换技术来对CNN内部和整个CNN的特征映射进行下采样,如下所示。 考虑任意大小为S× S × C1的中间特征映射X,将子特征映射序列切片为: ps:如图所示scale=2的意思是按照逐...
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
简介: 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 1 摘要精读 卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而,在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中,它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计,即使用strided convolution和/或池化...
项目地址:https://github.com/labsaint/spd-conv 文章目录 《用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块》1 摘要精读2 SPD-Conv原理2.1 Space-to-depth(SPD)2.2 Non-strided Convolution 3 如何使用SPD-Conv3.1 检测:Yolov5改进方式3.2 分类:ResNet改进方式 4 论文实验结果4.1 目标检测4.2 图像分类 5 YOLOv5官方...
简介: 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 1 摘要精读 卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而,在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中,它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计,即使用strided convolution和/或池化...
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