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。
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...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
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 ...
SPD-Conv|亲测在红外弱小目标检测涨点明显,map@0.5 从0.755提升至0.878 1. 红外弱小目标数据集 Single-frame InfraRed Small Target 数据集大小:427张,进行3倍数据增强得到1708张,最终训练集验证集测试集随机分配为8:1:1 2.SPD-Conv 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf ...
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...
一种基于YOLOv8改进的高精度红外小目标检测算法的核心改进包括以下几点:SPDConv的引入:作用:特别在处理低分辨率图像和小目标时表现出卓越性能,显著增强了模型在困难任务中的处理能力。优势:通过SPDConv的引入,算法能够更好地捕捉红外小目标的特征,提高检测精度。Wasserstein Distance Loss的应用:作用:...