1、我们发现了现有CNN体系结构中存在缺陷但常见的的一种设计,并提出了一种新的构建块,称为SPD-Conv,以代替旧的设计。SPD-Conv在不失去可学习信息的情况下对特征图进行下采样,完全摒弃了现在广泛使用的步长卷积和池化操作。 2、SPD-Conv代表了一种通用和统一的方法,可以很容易地应用于大多数(如果不是所有)基于深...
这些改进主要得益于SPD-Conv消除了步长卷积和池化层,保留了更多的信息,使得模型能够更好地学习特征表示。此外,SPD-Conv是一种通用的构建块,可以很容易地应用于大多数甚至所有CNN体系结构。 Yolov8官方结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
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 ...
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...
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...
(1)开启摄像头实时检测:本系统允许用户通过网页直接开启摄像头,实现对实时视频流中火焰与烟雾的检测。系统将自动识别并分析画面中的火焰与烟雾,并将检测结果实时显示在用户界面上,为用户提供即时的反馈。 (2)选择图片检测:用户可以上传本地的图片文件到系统中进行火焰与烟雾检测。系统会分析上传的图片,识别出图片中的...
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 ...
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：...
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...
SPD-Conv的引入，特别在处理低分辨率图像和小目标时表现出卓越性能，显著增强模型在困难任务中的处理能力。Wasserstein Distance Loss的应用，通过改进的边界框相似度衡量，提升了小目标检测的准确性，如在YOLOv8中，map@0.5 从0.755提升至0.901，显示出显著效果。YOLOv8的Conv部分采用了cvpr2024中的...