- 我们设计了一种名为SCConv的即插即用操作,将SRU和CRU以顺序的方式组合在一起,以取代标准卷积,用于在各种骨干cnn上操作。结果表明,SCConv可以大大节省计算负荷,同时提高模型在挑战性任务上的性能。 2、方法 在本节中,我们将介绍如图1所示的SCConv,它由空间重构单元(SRU)和通道重构单元(CRU)两个按顺序放置的单...
在backbone中的多个层级(如C2f_SCConv)替代了传统的卷积层。通过使用SCConv,我们能够更好地捕捉图像中的局部细节信息,提升检测精度。 SCConv在不同尺度的特征图(P3、P4、P5)上均有所应用,从而有效提升了不同尺度下的特征表达能力。 classGroupBatchnorm2d(nn.Module): def __init__(self, c_num: int, group...
我们首先开启一次训练,看下其结构,我打算将SCconv模块加入到Conv与C2f之间 可以看到,模块的输入维度是由上一个模块的输出维度所确定的,以C2f模块为例,其输入维度即为Conv的输出维度64,那么我们要将SCConv模块加入到Conv与C2f之间的话,就需要让SCConv的输入维度为64(对应Conv的输出维度),让SCConv的输出维度为64(...
YoloV8改进策略:即插即用的SCConv,YoloV8的轻量化涨点神器 YoloV8改进策略:即插即用的SCConv,YoloV8的轻量化涨点神器 YoloV8改进策略:重新思考高效的基于注意力的移动块模型EMO重新定义了轻量化的YoloV8 YoloV8改进策略:重新思考高效的基于注意力的移动块模型EMO重新定义了轻量化的YoloV8 YoloV8改进策略:基于图...
__init__ 方法初始化了多个卷积层 self.m,一个挤压卷积层 self.sc,和一个激励卷积层 self.ec。lightconv 参数决定是否使用 LightConv。 forward 方法定义了数据通过网络的流动方式。输入 x 通过多个卷积层,然后通过挤压卷积层合并,最后通过激励卷积层输出。如果设置了残差连接,还会将输入 x 和最终输出相加。
16. ScConv (Squeeze-and-Excitation Convolution) ScConv(Squeeze-and-Excitation Convolution)是一种结合了Squeeze-and-Excitation(SE)注意力机制和卷积操作的网络结构。这种结构旨在通过注意力机制增强卷积层的特征表达能力。 ScConv的原理和作用 ScConv的核心原理是利用SE模块来强化卷积层的通道特征。SE模块通过以下步...
论文提出了一个全卷积掩码自编码器框架和一个新的全局响应归一化(Global Response Normalization, GRN)层,用于增强 ConvNeXt 架构中通道间的特征竞争。这种自监督学习技术和架构改进的结合,形成了新的模型家族 ConvNeXt V2。
通过改进YOLOv8神经网络构建电力接触网异物检测模型，在YOLOv8网络的Neck部分，将跨阶段部分链接和空间通道重建卷积相结合构成C2f‑SCConv模块来替换原先的C2f模块，以改善网络模型对异物特征和背景变化的适应性；在YOLOv8网络的Neck部分中在C2f‑SCConv模块后嵌入BiFPN结构，有效整合不同尺度的特征信息，提高多尺度...
注意,等效核具有与传统局部描述符相似的格式(水平权重之和等于零)。Sobel[32]、Prewitt[33]和Scharr[34]的水平核可以视为等效核的特例。通过将水平梯度替换为相应的垂直对应项,VDC具有类似的推导。HDC和VDC通过将梯度先验显式编码到卷积层中,通过学习有益的梯度信息来增强表示能力和泛化能力。
在YOLOv8网络的Neck部分中在C2f‑SCConv模块后嵌入BiFPN结构,有效整合不同尺度的特征信息,提高多尺度异物检测的精度;在YOLOv8网络的骨干部分的最后一层C2f模块后嵌入GAM注意力机制,以增强图像噪声抑制,提高网络识别的鲁棒性;在YOLOv8模型中引入Wise‑IoU损失函数,增强网络对复杂边界的敏感性,提升网络细节捕捉能力。