解法:SPD-Conv = SPD层 + 非步长卷积层: 空间到深度(SPD)层: 一个转换层,将输入图像的空间维度转换为深度维度,从而在不丢失信息的情况下增加特征图的深度。 之所以使用SPD层,是因为在处理低分辨率图像和小对象时,需要保留尽可能多的空间信息。 SPD层通过将空间维度的信息转换为深度维度,避免了传统步长卷积和池化...
SPD-Conv(空间到深度卷积)的基本原理是用于改进传统卷积神经网络(CNN)中对小物体和低分辨率图像处理的性能。它主要通过以下几个关键步骤实现: 1. 替换步长卷积和池化层:SPD-Conv设计用来替代传统CNN架构中的步长卷积层和池化层。步长卷积和池化层在处理低分辨率图像或小物体时会导致细粒度信息的丢失。 2. 空间到深度...
通过这种方法,SPD-Conv能够在特征提取阶段保留更丰富的信息,从而提高模型对于小物体和低分辨率图像的识别性能。 2.1.3非步长卷积层 在SPD-Conv的背景下,非步长卷积层采用的是步长为1的卷积操作,意味着在卷积过程中,滤波器(或称为卷积核)会在输入特征图上逐像素移动,没有跳过任何像素。这样可以确保在特征图的每个位...
SPD Conv由空间到深度(SPD)层和非跨步卷积(Conv)层组成,可以应用于大多数(如果不是所有)CNN架构。我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释了这种新设计:对象检测和图像分类。然后,我们通过将SPD Conv应用于YOLOv5和ResNet来创建新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法显著优于最先进的深度学习模型,尤其是在...
YOLOv5-SPD:将第 3 节中描述的方法应用于YOLOv5并获得YOLOv5-SPD(图 4),只需用用SPD-Conv构建块替换YOLOv5stride-2卷积即可。这种替换有 7 个实例,因为YOLOv5在主干中使用5个stride-2卷积层将特征图下采样25倍,并在颈部使用2个stride-2卷积层。YOLOv5颈部的每个跨步卷积之后都有一个连接层;这不会改变本文...
🌟YOLOv5目标检测全攻略🌟 🚀 目标检测的利器:YOLOv5代码,为您带来远程问题解决服务! 🔧 代码优化:我们能够帮您跑通代码,并添加SE、CA、ECA等注意力机制,让您的模型更加强大。 🛠️ 损失函数调整:修改ciou、diou、giou、siou等损失函数,提升模型性能。 🌐 网络结构改造:通过修改bifpn、SPD_Conv等方式...
This paper proposes an improved YOLOv5 remote sensing image target detection algorithm, SEB-YOLO (SPD-Conv + ECSPP + Bi-FPN + YOLOv5). Firstly, the space-to-depth (SPD) layer followed by a non-strided convolution (Conv) layer module (SPD-Conv) was used to reconstruct the backbone ...
in handling PCB images with complex backgrounds, various types, and small-sized defects, this paper proposes a PCB defect detection algorithm based on a novel YOLOv5 multi-scale attention mechanism(EMA) spatial pyramid dilated Convolution (SPD-Conv) (YOLOv5_ES) network improved YOLOv5s framework....
中的C3模块添加注意力机制NAM模块和在YOLOv5神经网络的主干模块添加SPD‑Conv模块获取;所述改进YOLOv5神经网络输出部分通过在YOLOv5神经网络的输出部分之后增加Alpha‑IOU模块获取;通过在YOLOv5主干网络的C3模块增加NAM注意力机制提高了模型对小目标缺陷的提取能力,同时引入新的CNN模块SPD‑Conv,来解决布匹瑕疵较小时...
在Head层方面,采用轻量级通用上采样算子CARAFE,避免了网络结构冗余所带来的无效卷积运算,降低了模型复杂度;在BackBone层方面,针对现有的CNN体系中stridedconvolution和pooling结构导致的细粒度信息丢失和特征学习效率较低的问题,采用了全新的模块SPD-Conv,以最大程度地保留所有判别特征信息。基于此,构建了PAAFCA模型。实验...