AKConv,即插即用的卷积操作来替代常规卷积操作以提高网络性能 6986 0 05:04 App YOLOV5改进-最新的可变形卷积V3-补充事项 3605 0 00:55 App 加个可变形卷积发论文?给你一个idea看看 2.1万 2 02:02 App [水论文]即插即用的下采样模块,HWD,该模块可以很容易地集成到cnn中,以增强语义分割模型的性能 1503...
在DCNv4中,动态特性增强的实现对于计算机视觉模型的适应性和灵活性是一个重要进步。这一特性使得DCNv4能够更加有效地处理图像中的形变和动态变化,尤其是在那些需要精细调整感受野以识别不同尺寸和形状对象的场景中。通过去除之前版本中的softmax归一化,DCNv4的每个卷积核都能自适应地调整其聚合权重,对每个像素的响应不...
当集成到latent扩散模型中的U-Net等生成模型中时,DCNv4 的性能优于其基线,强调了其增强生成模型的可能性。 实际应用中,在InternImage模型中用DCNv4替换DCNv3创建FlashInternImage,无需进一步修改,速度提升高达80%,性能进一步提升。 DCNv4 在速度和效率方面的进步,加上其在不同视觉任务中的强大性能,显示了其作为未来...
基于改进YOLOv4-tiny的节肢动物目标检测模型 可变形卷积YOLOv4-tiny双向特征金字塔针对自然环境下节肢动物背景复杂、形态万千、遮挡目标和目标尺度多样等因素,导致模型检测效率不高、边界框定位不准确的情况,提出一... 余咏,吴建平,何旭鑫,... - 《计算机技术与发展》 被引量: 0发表: 2024年 基于可变空间感知的目标...
本发明公开了一种基于可变形卷积网络的流场识别方法,所述通过已有数据集对预训练网络进行预训练;将预训练网络的全连接层更换成卷积层,通过迁移学习思想,将预训练后获得的权重参数迁移到流场识别模型中;通过所述流场识别模型对图像进行逐像素分类实现流场识别.本发明首先,利用预训练网络对已有数据集进行图像深层特征提取,...
1.本发明涉及图像目标检测领域,尤其涉及一种融合yolov4与可变形卷积的水下群体目标检测方法。 背景技术: 2.在工厂化水产养殖中,需要精准获取养殖水产品位置和分类等信息,以用于病害预警、生长监测、饵料投喂等科学的养殖指导。 3.现有水下群体目标检测方法主要采用计算机视觉技术,即将待检测的水下养殖群体目标图像送入...
DCNv4(Deformable Convolution v4)是一种改进的卷积网络操作符,专为提高计算机视觉应用的效率和效果而设计。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进:首先,它移除了空间聚合中的softmax归一化,这样做增强了其动态特性和表达能力;其次,它优化了内存访问过程,以减少冗余操作,从而加快处理速度。这些改进使DCNv4在各种视...
2.1 DCNv4的基本原理 DCNv4(Deformable Convolution v4)是一种改进的卷积网络操作符,专为提高计算机视觉应用的效率和效果而设计。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进:首先,它移除了空间聚合中的softmax归一化,这样做增强了其动态特性和表达能力;其次,它优化了内存访问过程,以减少冗余操作,从而加快处理速度。这...