GSConv(c_, c2, 3, 1, act=False)) self.shortcut = Conv(c1, c2, 1, 1, act=False) def forward(self, x): return self.conv_lighting(x) + self.shortcut(x) class GSBottleneckC(GSBottleneck): # cheap GS Bottleneck https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv def __init__...
2. 模块元素:GSConv之后,研究者继续引入GS瓶颈(GS bottleneck)和跨阶段部分网络(GSCSP)模块VoV-GSCSP,这些模块设计用于进一步提升性能。在实际应用中,更简单的结构模块由于更易于硬件实现,更有可能被采用。 3. 灵活性:论文提出了需要灵活使用GSConv、GS瓶颈和VoV-GSCSP这四个模块。可以像搭乐高一样构建Slim-neck...
Cloud Studio代码运行 classSDI(nn.Module):def__init__(self,channels):super().__init__()#self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(channel, channels[0], kernel_size=3, stride=1, padding=1) for channel in channels])#self.convs = nn.ModuleList([GSConv(channel, channels[0]) for channel...
同时,使用VoV-GSCSP模块[图3(b)]提高模型的学习能力。重构后的Neck端使用GSConv代替普通卷积操作,VoV-GSCSP模块代替原来的C2f模块,不仅降低了模型的复杂度,缩短了推理时间,而且保证了模型的准确型,相比原有的模型参数降低了约7%,降低了检测器的计算成...
图2 Gs Conv模块 (3)拼接(Concat):将Conv层和DWConv层的输出进行拼接。 (4)随机排列(Shufle):拼接后的特征图经过一个shufle操作,以重新排列特征通道,提高特征间的信息流动。 1.3 引入GAM注意力机制 GAM保留信息以促进全局跨维度的交互作用,致力于解决在传统注意力机制中可能出现的问题。注意力机制在图像分类任务...
为了应对电力巡检中的多目标检测难点问题,提高对电力设备的识别精度和准确性,本文基于最新的YOLO系列算法YOLOv8n,在主干网络中引入坐标注意力(coordinate atlention,CA)机制,在C2f模块中引入可变形卷积网络,最后通过组合GSConv模块减少参数...
Furthermore, the traditional convolution (Conv) blocks are replaced with GSConv blocks, and a novel GSC2f block is designed for fewer model parameters and improved detection performance. Experiments on a benchmark dataset suggest that this new model can achieve significantly...
[方法]首先通过引入GSConv提高模型的感受野,部分Conv更换为轻量化的幻影卷积(Ghost Convolution),采用HorBlock捕捉更长期的特征依赖关系,Concat更换为BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)更加丰富的特征融合,使用VoVGSCSP模块提升微小目标检测,同时引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制来强化田间...
YOLOv8最新改进系列:YOLOv8+GSConv+Slim Neck,有效提升小目标检测效果! 09:00 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8融合SwinTransformer模块,有效提升小目标检测效果! 04:51 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8融合BoTNet模块,融合CNN+自然语言处理技术的优势,有效提升检测效果! 05:05 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8改进之添加注意力...
非步长卷积(Conv)层是一种标准的卷积操作,它在SPD层之后进行。与步长卷积不同,非步长卷积不会在特征图上移动,而是对每个像素或特征映射进行卷积操作。这有助于减少在SPD层中可能出现的过度下采样问题,并保留更多的细粒度信息。 SPD-Conv的组合方式是将SPD层和Conv层串联起来。具体来说,输入特征图首先通过SPD层进行...