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...
总结起来,SPD-Conv是一种新的构建块,旨在解决现有CNN体系结构中步长卷积和池化层的问题。它由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成,能够提高模型对低分辨率图像和小型物体的检测性能,并降低对“良好质量”输入的依赖。 优势 将SPD-Conv应用于YOLO v5和ResNet创建的新CNN架构有以下优势: 提高了模型...
本文摘要:一种基于YOLOv8改进的高精度小目标检测算法, 在红外小目标检测任务中实现暴力涨点; 创新点: 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 …
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。这种分解...
1)SPDConv模块:为了更好的提取输入数据中的关键结构信息,我们使用spdconv替换了原有的卷积模块,这一替换有效提升了模型在复杂环境下的特征提取能力,增强了模型对小目标和微弱目标的检测能力。 4.3CGA+SPDConv结果分析 mAP@0.5由原始的0.870提升至0.896 ...
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 YoloV8改进策略:Intel的多维动态卷积,涨点更轻松 YoloV8改进策略:Intel的多维动态卷积,涨点更轻松 ...
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 ...
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 YoloV8改进策略:Intel的多维动态卷积,涨点更轻松 YoloV8改进策略:Intel的多维动态卷积,涨点更轻松 ...