SCConv可直接插入现有CNN架构中,实验结果显示,整合SCConv的模型能在降低复杂性和计算成本的同时保持或提高性能。此外,文章还展示了如何在YOLOv8中应用SCConv。 YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专...
空间和通道重构卷积是发布于2023.9月份的一个新的改进机制。 同时处理通道和空间的机制 方法 SCConv使用过SRU和CRU组成 SRU是通过一个系数,控制卷积的空间信息,区分不重要和重要两个部分,通过学习权重对其加权,然后再通过相乘与Cat进行输出 卷积,并学习γ Separate分割操作,得到信息量大、小的两种特征图 交叉相乘 是...
SCConv(空间和通道重构卷积)的高效卷积模块,以减少卷积神经网络(CNN)中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程,减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元: 1.空间重构单元(SRU):SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。 2.通道重构单元(CRU):CRU采用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。 下面是S...
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用 YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv8进行下采样,其是更高效的下采样。具体而言,其首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到和…
2. YOLOv8 C2f融合SCConv模块 加入融合ScConv的C2f模块,在ultralytics包中的nn包的modules中的block.py文件中添加改进模块。代码如下: class SRU(nn.Module):def __init__(self,oup_channels: int,group_num: int = 16,gate_treshold: float = 0.5):super().__init__()self.gn = GroupBatchnorm2d...
一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是 SCConv,即空间和通道重构卷积,是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间(形状、结构)和通道(色彩、深度)信息,这样的处…