SPD-Conv的组合方式是将SPD层和Conv层串联起来。具体来说,输入特征图首先通过SPD层进行转换,然后输出结果再通过Conv层进行卷积操作。这种组合方式可以在不丢失信息的情况下减少空间维度的尺寸,同时保留通道内的信息,有助于提高CNN对低分辨率图像和小型物体的检测性能。 总结起来,SPD-Conv是一种新的构建块,旨在解决现有...
1. 数据集准备与转换 首先，我们需要将数据集从COCO格式转换为YOLO格式（如果数据集已经是YOLO格式，则...
YoloV8改进策略:SPD-Conv加入到YoloV8中,让小目标无处遁形 性能测试架构模型数据 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。 AI浩 2024/10/21 4570 YoloV8改进策略:卷积篇|ACConv2d模块在YoloV8中的创新应用与显著...
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。
为了提升YoloV8在小目标检测上的性能,我们引入了SPD-Conv(空间金字塔分解卷积)这一技术,并对其在YoloV8中的应用进行了深入研究和实践。 SPD-Conv的原理 SPD-Conv是一种针对卷积神经网络(CNN)的优化技术,它通过分解标准卷积操作,将空间维度上的卷积分解为多个较小卷积核的卷积,从而降低了计算复杂度和参数量。这种...
SPD-Conv通过串联SPD层与Conv层，输入特征图先通过SPD层转换，再由Conv层执行卷积操作。此组合方式在不丢失信息的情况下减少空间维度，同时保留通道内信息，提升对低分辨率图像与小型物体的检测性能。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...
YOLOv8通过引入新的或改进的特征融合模块(如BiFPN和AFPN),以及使用SPD-Conv等技术,增强了对小目标和多尺度目标的检测能力。这使得YOLOv8能够在更复杂的场景中准确识别不同大小的目标。 5. 注意力机制和卷积层优化 YOLOv8采用了多种注意力机制(如ECA和GAM)来增强模型的特征提取能力,并在卷积层上进行了创新(如...
YoloV8改进策略:SPD-Conv加入到YoloV8中,让小目标无处遁形 YoloV8改进策略:SPD-Conv加入到YoloV8中,让小目标无处遁形 YoloV8改进策略:MPDIoU超越现有的IoU,与YoloV8一起恐龙扛狼扛狼扛 YoloV8改进策略:MPDIoU超越现有的IoU,与YoloV8一起恐龙扛狼扛狼扛 ...
1️⃣ SPDConv卷积:这种卷积方式在小目标检测中表现出色,通过多尺度特征提取,显著提升了小目标的检测能力。🔍2️⃣ 小目标分支:当数据集中存在大量小目标时,添加小目标分支可以稳定提升检测性能,成为一项有效的改进措施。📈3️⃣ WavePool卷积:通过频域下采样,解决了下采样过程中小目标特征损失的问题,...
1)SPD-Conv特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时优势明显; 2)引入Wasserstein Distance Loss提升小目标检测能力; 3)YOLOv8中的Conv用cvpr2024中的DynamicConv代替; 原创组合创新,可直接使用至其他小目标检测任务; 💡💡💡实验结果:在红外小目标检测任务中mAP由原始的0.755 提升至0.901 ...