具体来说,我们构建了YOLOv5-SPD、ResNet18-SPD和ResNet50-SPD,并将它们与几个最先进的深度学习模型进行比较,评估它们在COCO-2017、Tiny ImageNet和CIFAR-10数据集上的性能。结果表明,特别是在小目标和低分辨率图像上,SPD-Conv在AP和top-1准确率方面取得了显著的性能提升。参见图1的预览。 4、
第2个称为深度缩放:它将原始深度 n d ndnd(重复 C3 模块的次数;例如,图 4 中的 9 × C 3 9 × C39×C3 中的 9)更改为 n d × d e p t hfactornd×depth_factornd×depth factor这样,通过选择不同的宽度/深度因子,我们得到了YOLOv5-SPD的nano、small、medium和large版本,如表2所示,其中因子值...
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。例如,在对象检测任务中,与其他...
SPD-Conv使用空间到深度(SPD)层,该层将特征图的空间维度转换成深度维度,通过增加通道数来保留更多信息。随后是非步长卷积层,它保持了空间维度,减少了通道数。这种替代方法避免了信息的丢失,并允许网络捕获更精细的特征,从而提高了在复杂任务上的性能。 上图是SPD-Conv论文中的一个图表,展示了如何在YOLOv5的结构中...
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,我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet创建了新的CNN架构,并通过实验证明,我们的方法显著优于最先进的深度学习...
YOLO v5 小目标改进 定义SPD-Conv 导入`SpaceToDepth`模块 修改.yaml 文件 提出背景 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf 代码:https:///labsaint/spd-conv 文章提出一个新的卷积神经网络(CNN)构建块,称为SPD-Conv,旨在替代传统CNN架构中的步长卷积和池化层,以提高在处理低分辨率图像和小对象时的性...
【制造业&电子产品】电机类型识别系统源码&数据集全套:改进yolo11-SPDConv. Contribute to Qunmasj-Vision-Studio/Motor_recognition94 development by creating an account on GitHub.
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物体的检测能力，降低对“良好质量”输入的依赖。将SPD-Conv应用于YOLO v5与ResNet的新型CNN架构，展现出以下优势：改进主要源自于SPD-Conv消除了步长卷积与池化层，保留了更多信息，使模型能更有效...
农作物害虫识别系统源码和数据集:改进yolo11-SPDConv. Contribute to Qunmasj-Vision-Studio/pest-for-thai236 development by creating an account on GitHub.
本视频是对YOLOV8中的2倍下采样卷积进行替换,具体是更换为更加细粒度,对底层细节信息友好的SPDConv,亲测小目标长点,不过大量替换可能会导致参数量增加,后面出一些剪枝或者轻量化的替换,需要的小伙伴快来试试吧,代码还是在原来的GitHub仓库,评论区发好多了,估计被吞