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/或池化层,这导致了细粒度信息的丢失和较低效率的特征表示的学习。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-stride...
2.1、SPD - Conv模块的优势 通用性和统一性:SPD-Conv可以应用于大多数CNN架构,并且以相同的方式替换步长卷积和池化操作。 提高准确性:通过在YOLOv5和ResNet中应用SPD-Conv并进行实验,结果表明在对象检测和图像分类任务中,SPD-Conv能够显著提高检测和分类的准确性,尤其是在处理小对象和低分辨率图像时表现更为突出。例...
(值得一提的是该卷积模块可以做到轻量化模型的作用GFLOPs由8.9降低到8.2,参数量也有一定降低) 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐ 专栏回顾:YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新 二、SPD-Conv构建块原理 2.1 SPD-Conv的基本原理 SPD-Conv(空间到深度卷积)的基本原理是用于改进传统卷积神经网络(CNN)...
例如,如果你的模型配置文件中有指示使用SpaceToDepth的地方,你需要检测它并相应地构造模块。 更新模型配置文件:你可能需要在YOLOv5的模型配置文件(通常是.yaml格式)中指明哪些卷积层应该被SpaceToDepth替换。 例如,你可能会在配置文件中添加一个新的模块类型- SpaceToDepth。 替换卷积层:在parse_model中添加逻辑,以便...
为此,我们提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv,用来替换每个步长卷转层和每个池化层(从而完全消除它们)。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...
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,增强了模型对小目标和微弱目标的检测能力。 4.3CGA+SPDConv结果分析 mAP@0.5由原始的0.870提升至0.896 ...
SPD-Conv是一种新颖的构建模块，旨在替换现有CNN架构中的步长卷积和池化层。它由两部分组成：空间到深度（SPD）层与非步长卷积（Conv）层。SPD层通过将输入特征图的空间维度压缩至通道维度，同时保留通道内部信息，从而降低空间维度大小，增大通道维度。而非步长卷积层为标准卷积操作，在SPD层之后执行，不...
文章提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv,用来替换每个步长卷转层和每个池化层(从而完全消除它们)。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...
YOLOv11全网最新创新点改进系列:不再使用跨步卷积或池化层,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,嘎嘎提升,适用于目标检测全领域!!!卷积神经网络(CNN)在许多计算机视觉任务中取得了显著成功,如图像分类和目标检测。然而,当处理
ConvBN类是一个组合模块,包含卷积层和可选的批归一化层。它的构造函数接收多个参数以配置卷积层的行为,并初始化批归一化层的权重和偏置。Block类是StarNet的基本构建块,包含深度可分离卷积、两个全连接层和一个元素级乘法操作。它使用ReLU6激活函数,并在前向传播中应用了残差连接和随机深度(DropPath)机制,以增强...