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。
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。这种分解...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio...
SPD-Conv是一种新的 CNN 构建模块,用于替代传统 CNN 架构中使用的步长卷积(strided convolution)和池化(pooling)层,它由空间到深度(Space-to-depth,SPD)层和非步长卷积(non - strided convolution)层组成。 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...
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,...
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...
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,...
简介:YOLO目标检测专栏探讨了CNN在低分辨率和小目标检测中的局限性,提出SPD-Conv新架构,替代步长卷积和池化层,通过空间到深度层和非步长卷积保持细粒度信息。创新点包括消除信息损失、通用设计和性能提升。YOLOv5和ResNet应用SPD-Conv后,在困难任务上表现优越。详情见YOLO有效改进系列及项目实战目录。
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。我们从两个最具代表性的计算即使觉任务: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模型,特别是在处理低分...
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。