通过这种方法,SPD-Conv能够在特征提取阶段保留更丰富的信息,从而提高模型对于小物体和低分辨率图像的识别性能。 2.1.3非步长卷积层 在SPD-Conv的背景下,非步长卷积层采用的是步长为1的卷积操作,意味着在卷积过程中,滤波器(或称为卷积核)会在输入特征图上逐像素移动,没有跳过任何像素。这样可以确保在特征图的每个位...
总结起来,SPD-Conv是一种新的构建块,旨在解决现有CNN体系结构中步长卷积和池化层的问题。它由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成,能够提高模型对低分辨率图像和小型物体的检测性能,并降低对“良好质量”输入的依赖。 优势 将SPD-Conv应用于YOLO v5和ResNet创建的新CNN架构有以下优势: 提高了模型...
然后,我们将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet,创建了新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法明显优于最先进的深度学习模型,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。 1.2. SPD- conv SPD- conv由一个空间到深度(SPD)层和一个非跨步卷积层组成。SPD组件推广了一种(原始)图像转换技术[29]来对CNN内部和...
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...
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...
解法:SPD-Conv = SPD层 + 非步长卷积层: 空间到深度(SPD)层: 一个转换层,将输入图像的空间维度转换为深度维度,从而在不丢失信息的情况下增加特征图的深度。 之所以使用SPD层,是因为在处理低分辨率图像和小对象时,需要保留尽可能多的空间信息。 SPD层通过将空间维度的信息转换为深度维度,避免了传统步长卷积和池化...
SPD-Conv通过串联SPD层与Conv层，输入特征图先通过SPD层转换，再由Conv层执行卷积操作。此组合方式在不丢失信息的情况下减少空间维度，同时保留通道内信息，提升对低分辨率图像与小型物体的检测性能。总体而言，SPD-Conv是一种改进构建块，解决现有CNN架构中的步长卷积与池化层问题，提高对低分辨率图像与小型...
SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,可以应用于大多数CNN体系结构(如果不是全部的话)。我们从两个最具代表性的计算机视觉任务:目标检测和图像分类来解释这个新设计。然后,我们将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet,创建了新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法明显优于最先进的深度学习...
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
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 ...