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。
YoloV8改进策略:SPD-Conv加入到YoloV8中,让小目标无处遁形 性能测试架构模型数据 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。 AI浩 2024/10/21 4570 YoloV8改进策略:卷积篇|ACConv2d模块在YoloV8中的创新应用与显著...
SPD-Conv的组合方式是将SPD层和Conv层串联起来。具体来说,输入特征图首先通过SPD层进行转换,然后输出结果再通过Conv层进行卷积操作。这种组合方式可以在不丢失信息的情况下减少空间维度的尺寸,同时保留通道内的信息,有助于提高CNN对低分辨率图像和小型物体的检测性能。 总结起来,SPD-Conv是一种新的构建块,旨在解决现有...
将SPD模块集成到YOLOv8中，需要对模型的网络结构进行适当的修改。这包括在关键的卷积层后添加SPD模块，...
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...
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,当处理低分辨率图像或小物体时,它们的性能迅速下降。本文指出,...
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...
SPD-Conv|亲测在红外弱小目标检测涨点明显,map@0.5 从0.755提升至0.875 3.5.2 DCNv3可形变卷积 | CVPR2023 InternImage通过重新设计算子和模型结构提升了卷积模型的可扩展性并且缓解了归纳偏置 ,包括(1)DCNv3算子,基于DCNv2算子引入共享投射权重、多组机制和采样点调制。
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|亲测在红外弱小目标检测涨点明显,map@0.5 从0.755提升至0.875 3.5.2 DCNv3可形变卷积 | CVPR2023 InternImage通过重新设计算子和模型结构提升了卷积模型的可扩展性并且缓解了归纳偏置 ,包括(1)DCNv3算子,基于DCNv2算子引入共享投射权重、多组机制和采样点调制。