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)中对小物体和低分辨率图像处理的性能。它主要通过以下几个关键步骤实现: 1. 替换步长卷积和池化层:SPD-Conv设计用来替代传统CNN架构中的步长卷积层和池化层。步长卷积和池化层在处理低分辨率图像或小物体时会导致细粒度信息的丢失。 2. 空间到深度...
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...
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...
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...
SPD-Conv是一种新的构建块,用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成。 空间到深度(SPD)层的作用是将输入特征图的每个空间维度降低到通道维度,同时保留通道内的信息。这可以通过将输入特征图的每个像素或特征映射到一个通道来实现。在这个过程中,...
目录 一、【SPD】卷积 1.1【SPD】卷积介绍 1.2【SPD】核心代码 二、添加【SPD】卷积 2.1STEP1 2.2STEP2 2.3STEP3 2.4STEP4 三、yaml文件与运行 3.1yaml文件 3.2运行成功截图 一、【SPD】卷积 1.1【SPD】卷积介绍 SPD-Conv...
1.SPD-Conv简介 摘要:卷积神经网络(CNN)在许多计算机视觉任务中取得了显著的成功,例如图像分类和目标检测。然而,它们的性能在图像分辨率低或对象较小的更艰难任务中会急剧下降。在本文中,我们指出这一问题源于现有CNN架构中一个有缺陷但常见的设计,即使用步长卷积和/或池化层,这导致了细微信息的丢失和较少有效特征表...
因此采用SPD-Conv的CNN构建块代替每个卷积步长和每个池化层,并结合yolov5、yolov7、yolov8进行工业缺陷小目标检测和边缘细粒度信息的提取,实验结果表证明,融合SPD-Conv的YOLO检测框架在工业深度学习项目和期刊论文涨点上实现了显著的效果。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...
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...
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 ...