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。这种分解...
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。
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,...
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由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成,并且可以应用于大多数(如果不是全部的话)CNN架构中。我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释这一新设计:目标检测和图像分类。然后,我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet来创建新的CNN架构,并通过实验证明我们的方法特别是在图像分辨率低和...
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
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://github.com/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...
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...
第一步:确定添加的位置,作为即插即用的注意力模块,可以添加到YOLOv5及v7网络中的任何地方。 第二步:common.py构建模块。部分代码如下,关注文章末尾,私信后领取。 class space_to_depth(nn.Module): # Changing the dimension of the Tensor def __init__(self, dimension=1): super().__init__() self....