提出的 SCConv 由两个单元组成:空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)。 SRU利用分离重建方法来抑制空间冗余,而CRU使用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。 此外,SCConv 是一个即插即用的架构单元,可以可以直接用来替代各种卷积神经网络中的标准卷积。 实验结果表明SCConv 嵌入式模型能够实现更好的效果 通过减少冗余...
在改进后的YOLOv8架构中,我们通过以下方式引入SCConv: 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....
首先,YOLOv8-seg的主干网络依然采用了CSPDarknet的设计理念,但在此基础上引入了C2f模块,替代了YOLOv5中的C3模块。C2f模块通过引入ELAN思想,优化了特征的流动和重用,使得网络在保持轻量化的同时,能够有效提升检测精度。C2f模块由多个CBS(卷积+归一化+SiLU激活)模块和多个Bottleneck组成,具有更丰富的梯度流信息。这种...
坏疽图像分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-SCConv等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] - YOLOv8-YOLOv11-Segmentation-Studio/Gangrene262
添加SCConv模块 本章创新为融合SCconv的特征提取方法,顾名思义就是将SCconv模块融合到YOLOv8的骨干特征提取网络部分(backbone),首先我们了解一些SCconv。 SCConv是CVPR2023收录的一个即插即用的空间和通道重建卷积模块,其结构如下: SCconv论文下载地址 同时,在论文中也提供了实现代码: ...
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...
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。
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。
App 裂缝检测分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-DCNV2-Dynamic等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] 60 0 01:23 App 光伏面板分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-SCConv等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] 137 0 01:23 App 深层次识别:书脊图像分割 ...
yolov8-C2f_BiLevelRoutingAttention-pose 205 3018296 8.5 6134 0.926 0.734 yolov8-C2f_ScConv-pose 256 3188264 9 6479 0.921 0.7 yolov8-slimneck-pose 309 3378200 8.9 6932 0.93 0.829 yolov8-C2f_RepvggOREPA-pose 280 4565192 8.4 9359 0.915 0.677 yolov8-C2f_OREPA-pose 196 4562504 8.2 9303 0....