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...
YOLOv5-SPD通过用SPD-Conv构建块替换YOLOv5中的步长为2的卷积层: SPD层替换: 在YOLOv5和ResNet中,将所有步长为2的卷积层替换为SPD-Conv构建块,因为这些步长卷积层导致特征图下采样,可能会丢失低分辨率图像和小尺寸物体的重要信息。 池化层移除: 对于低分辨率图像,移除最大池化层是合理的,因为在这些情况下,下采样...
YOLOv5速度。我们将第3节中描述的方法应用于YOLOv5,并通过简单地用SPD Conv构建块替换YOLOv5步长-2卷积来获得YOLOv 5 SPD(图4)。有7个这样的替换实例,因为YOLOv5在主干中使用五个跨步-2卷积层以25倍的因子对特征图进行下采样,在颈部使用两个跨步2卷积层。YOLOv5颈部的每个跨步卷曲后都有一个连接层;这并不...
SPD-Conv的基本概念:它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术,从而使得卷积神经网络(CNN)能更加有效地学习图像特征。这种方法通过减少信息损失和提高特征提取的准确性,优化了模型对小物体和低分辨率图像的处理能力。我在YOLOv5中利用SPD-Conv被用于替换传统的步长卷积和池化层,在不牺牲精确度的情况下减少计算复杂度...