具体来说,我们构建了YOLOv5-SPD、ResNet18-SPD和ResNet50-SPD,并将它们与几个最先进的深度学习模型进行比较,评估它们在COCO-2017、Tiny ImageNet和CIFAR-10数据集上的性能。结果表明,特别是在小目标和低分辨率图像上,SPD-Conv在AP和top-1准确率方面取得了显著的性能提升。参见图1的预览。 4、SPD-Conv可以很容...
SPD-Conv的基本概念:它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术,从而使得卷积神经网络(CNN)能更加有效地学习图像特征。这种方法通过减少信息损失和提高特征提取的准确性,优化了模型对小物体和低分辨率图像的处理能力。我在YOLOv8中利用SPD-Conv被用于替换传统的步长卷积和池化层,在不牺牲精确度的情况下减少计算复杂...
#coding:utf-8from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-SPD-Conv.yaml')model.load('yolov8n.pt') # loading pretrain weightsmodel.train(data='datasets/TomatoData/data.yaml', epochs=50, batch=4) 注意观察,打印出的网络结构是...
简介:YOLO目标检测专栏探讨了CNN在低分辨率和小目标检测中的局限性,提出SPD-Conv新架构,替代步长卷积和池化层,通过空间到深度层和非步长卷积保持细粒度信息。创新点包括消除信息损失、通用设计和性能提升。YOLOv5和ResNet应用SPD-Conv后,在困难任务上表现优越。详情见YOLO有效改进系列及项目实战目录。 YOLO目标检测创新...
总体而言，SPD-Conv是一种改进构建块，解决现有CNN架构中的步长卷积与池化层问题，提高对低分辨率图像与小型物体的检测能力，降低对“良好质量”输入的依赖。将SPD-Conv应用于YOLO v5与ResNet的新型CNN架构，展现出以下优势：改进主要源自于SPD-Conv消除了步长卷积与池化层，保留了更多信息，使模型能更有效...
本视频是对YOLOV8中的2倍下采样卷积进行替换,具体是更换为更加细粒度,对底层细节信息友好的SPDConv,亲测小目标长点,不过大量替换可能会导致参数量增加,后面出一些剪枝或者轻量化的替换,需要的小伙伴快来试试吧,代码还是在原来的GitHub仓库,评论区发好多了,估计被吞了,很多小伙伴没找到私聊我也发了,点个star,下...
SPD-Conv是一种新的构建块,用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成。
文章提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv,用来替换每个步长卷转层和每个池化层(从而完全消除它们)。SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成。本文详细介绍了如何在yolov8中引入SPD-Conv,助力助力低分辨率与小目标检测,并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。本文提供了所有源码免...
这些改进主要得益于SPD-Conv消除了步长卷积和池化层,保留了更多的信息,使得模型能够更好地学习特征表示。此外,SPD-Conv是一种通用的构建块,可以很容易地应用于大多数甚至所有CNN体系结构。 Yolov8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs Class Images Instanc...
简介:YOLOv8改进 | 2023 | SPD-Conv空间深度转换卷积(高效空间编码技术) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv(空间深度转换卷积)技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术,它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。SPD-Conv的基本概念:它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术,从而使...