DCNv4比DCNv3有明显的加速,并且超过了其他常见的视觉算子。(b)在相同的网络架构下,DCNv4收敛速度快于其他视觉算子,而DCNv3在初始训练阶段落后于视觉算子。 为了克服这些挑战,我们提出了可变形卷积v4 (DCNv4),这是一种创新的进步,用于优化稀疏DCN算子的实际效率。DCNv4具有更快的实现速度和改进的操作符设计,...
在DCNv4中,动态特性增强的实现对于计算机视觉模型的适应性和灵活性是一个重要进步。这一特性使得DCNv4能够更加有效地处理图像中的形变和动态变化,尤其是在那些需要精细调整感受野以识别不同尺寸和形状对象的场景中。通过去除之前版本中的softmax归一化,DCNv4的每个卷积核都能自适应地调整其聚合权重,对每个像素的响应不...
本文独家改进: CVPR2024 DCNv4结合YOLOv9 SPPELAN二次创新,结构图如下: 1.原理介绍1.1 DCNv4介绍 论文: https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf摘要:我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4),这是一种高效的算子,专…
这些改进使DCNv4在各种视觉任务中,例如图像分类和生成,表现出更快的收敛速度和更高的处理效率。 DCNv4的主要特点可以分为以下两点: 1. 动态特性增强:通过移除空间聚合中的softmax归一化,DCNv4增强了其动态特性和表达能力。 2. 内存访问优化:DCNv4优化了内存访问过程,减少了冗余操作,从而提高了处理速度。 下图展示...