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...
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...
由于出到YOLOv7,YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文,这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说,研究的价值和新颖度都不太够了,为与时俱进,以后改进算法以YOLOv7为基础,此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用,所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他算法同样可以适用进行改进。希望...