普通卷积的扩张率为1,空洞卷积的扩张率大于1。 假设k为原始卷积核大小,d为卷积扩张率(dilation rate),加入空洞之后的实际卷积核尺寸与原始卷积核尺寸之间的关系:k =d(k-1)+1 defautopad(k, p=None, d=1):# kernel(卷积核), padding(填充), dilation(扩张)# 返回pad的大小,使得padding后输出张量的shape...
然而,这些LKA模块的depthwise卷积层在增加卷积核大小时导致计算和内存 footprints的 Quadratic 增长。为了缓解这些问题并允许在Van的注意力模块中使用极其大的卷积核,我们提出了一种名为LSKA的大型分离卷积注意力模块家族。LSKA将depthwise卷积层的2D卷积核分解为串联的1D卷积核。与标准LKA设计不同,我们提出的分解使在注意...
下图显示了二维数据上的空洞卷积,红色的点是 3*3 卷积核的输入,绿色区域是每个输入捕获到的感受野,感受野是指卷积每一层输出的特征图中的特征点在输入图像上映射区域的大小 图a 对应的是一个卷积核大小为 3*3,膨胀系数 r 为 1 的卷积,与普通卷积计算方式相同。 图b 中的 3*3 卷积对应的膨胀系数 r 为 2...
本文属于原创独家改进:2023年全新注意力大派送,内涵多尺度空洞注意力、大型分离卷积、多尺度双视觉、可变形大核注意力、通道优先卷积注意力、多维协作注意、可变形自注意力、EMA,喜迎1024,创新度十足适合科研 …
为了减小这种损失,自然需要移除pooling层,提出空洞卷积代替Pooling层既可保留更多信息,又能增大感受野。 原理:使用空洞卷积代替Pooling,无需下采样即可增大感受野,使用不同atrous rate 来生成特征金子塔。 图示: RFB-Net 背景:在one stage检测中尽可能地增加backbone感受野...
40【YOLOv8改进】 SAConv(Switchable Atrous Convolution):可切换的空洞卷积https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139393928CONV 41【YOLOv8改进】 ParameterNet:DynamicConv(Dynamic Convolution):2024最新动态卷积https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139395420CONV ...
首先,引入了一个Dilation-wise Residual(DWR)模块,用于提取网络高层的特征,如图2a所示。多分支结构用于扩展感受野,其中每个分支采用不同空洞率的空洞深度卷积。 然后,专门设计了一个Simple Inverted Residual(SIR)模块来提取网络低层的特征,如图2b所示。该模块仅具有3×3的微小感受野,但使用inverted bottleneck式结构来扩...
首先,引入了一个Dilation-wise Residual(DWR)模块,用于提取网络高层的特征,如图2a所示。多分支结构用于扩展感受野,其中每个分支采用不同空洞率的空洞深度卷积。 然后,专门设计了一个Simple Inverted Residual(SIR)模块来提取网络低层的特征,如图2b所示。该模块仅具有3×3的微小感受野,但使用inverted bottleneck式结构来扩...
多分支结构用于扩展感受野,其中每个分支采用不同空洞率的空洞深度卷积。然后,专门设计了一个Simple Inverted Residual(SIR)模块来提取网络低层的特征,如图2b所示。该模块仅具有3×3的微小感受野,但使用inverted bottleneck式结构来扩展通道数量,确保更强的特征提取能力。最后,基于DWR和SIR模块,构建了一个编码器-解码器...
Dilated卷积操作将卷积操作拆分为三个步骤:主分支卷积操作、伪分支卷积操作和特征融 合操作,其中,主分支卷积操作对输入特征图75%的通道进行操作,使用3×3卷积操作对输 入特征进行处理,伪分支卷积操作对输入特征图25%的通道进行操作,使用7×7空洞卷积 操作对输入特征进行处理,最后把两个分支的输出结果进行特征拼接操作...