这就诞生了DCNv2。从代码上看,v2的代码就是在v1的基础上加了权重项sigmoid。 在这里插入图片描述 普通卷积、V1与V2效果对比 DCNv1源码 classDeformConv2D(nn.Module):def__init__(self,inc,outc,kernel_size=3,padding=1,bias=None):super(DeformConv2D,self).__init__()self.kernel_size=kernel_sizes...
研究者基于DCNv2算子,重新设计调整并提出DCNv3算子,具体改进包括以下几个部分。 (1)共享投射权重。与常规卷积类似,DCNv2中的不同采样点具有独立的投射权重,因此其参数大小与采样点总数呈线性关系。为了降低参数和内存复杂度,借鉴可分离卷积的思路,采用与位置无关的权重代替分组权重,在不同采样点之间共享投影权重,所有...
首先,我们一起来阅读论文,然后再去学习ConvNextV2的Block。学会了Block以后,我们将Block加入到YoloV8的网络中,对比改进后的结果!最后,作总结。 论文翻译 @[toc] 摘要 论文链接:ConvNeXt V2在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下,视觉识别领域在21世纪20年代初实现了快速现代化和性能提升。例如,以ConvNeXt[52]...
DCBS中引入的DCNv2[16]是在DCNv1[18]的基础上引入一种调节机制,不仅让模型学习采样点的偏移,而且能学习每个采样点的权重,减轻无关因素对模型特征提取的干扰,使得模型适应可变形目标的能力。DCNv2的计算原理如下:给定1个有K个采样位...
2.3 加入DCNV2 map从0.739提升至0.783 2.5 MobileViTAttention 原始0.739提升至 0.772 ,涨点明显 原文详见: https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130222098 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖! 原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
YoloV8改进策略:将DCN v1与v2运用到YoloV8中,化身成上分小黑子 尝试用DCNv1与DCNv2代替普通的卷积! YoloV8改进策略:基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力 YoloV8改进策略:基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力双层路由注意力实现具有内容感知的更灵活的计算分配。利用稀疏性来...
[YoloV8改进策略:SwiftFormer,全网首发,独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型,重构YoloV8](https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/133837726) # YoloV8改进策略:全新特征融合模块AFPN,更换YoloV8的Neck [YoloV8改进策略:全新特征融合模块AFPN,更换YoloV8的Neck](https://blog.csdn.net...
首先，加入了Wise-IoU（WIoU）聚焦机制。WIoU改进了基于Yolo的检测器，采用“离群度”评估锚框质量，并优化了梯度增益分配策略。实验结果显示，WIoU的引入将平均精度提升至0.781。接着，引入了DCN V2卷积变体。通过在DCN基础上增加调制模块和多个调制后的DCN模块，DCN V2实现了性能的提升，将平均精度提升...
2.可变形深度卷积DCN DCN创新点(贡献): 可变形卷积和可变形RoI池化,新模块可以很容易地取代现有CNN中的普通模块,并且可以通过标准反向传播轻松地进行端到端训练。 DCN目前也出到了v2,值得一提的是,DCN的思维也算一种可学习的自适应模块,跟注意力机制模块BAM/CBAM的思路有点像。mmdetection里也有相关实现,可轻松移...
YoloV8改进策略:将DCN v1与v2运用到YoloV8中,化身成上分小黑子 尝试用DCNv1与DCNv2代替普通的卷积! YoloV8改进策略:基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力 YoloV8改进策略:基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力 双层路由注意力实现具有内容感知的更灵活的计算分配。利用稀疏性来...