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...
YOLOv11全网最新创新点改进系列:改变传统卷积操作-融合低分辨率图像和小物体的新型卷积神经网络构建模块-SPDConv,全新改进,适用于目标检测全领域!!!Ai学术叫叫兽 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 532 0 21:34 App YOLOv11模型改进讲解,教您如何根据自己的数据集选择最优的模块提升精度 1274 0...
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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,我们通过...
为了解决这个问题,我们为CNN提出了一个新的构建模块,称为SPD-Conv,完全替代(从而消除)卷积步长和池化层。SPD- conv是一个空间到深度(SPD)层,后面跟着一个无步长卷积层。SPD层对特征映射X进行下采样,但保留了通道维度中的所有信息,因此没有信息丢失。我们受到了图像转换技术[29]的启发,该技术在将原始图像输入神经...