这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计,即使用strided convolution和/或池化层,这导致了细粒度信息的丢失和较低效率的特征表示的学习。为此,我们提出了一种新的CNN模块,称为SPD-Conv,以取代每个strided convolution和每个池化层(从而完全消除了它们)。SPD-Conv由 space-to-depth (SPD)层和non-stride...
SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,可以应用于大多数CNN体系结构(如果不是全部的话)。我们从两个最具代表性的计算机视觉任务:目标检测和图像分类来解释这个新设计。然后,我们将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet,创建了新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法明显优于最先进的深度学习...
《用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块》1 摘要精读2 SPD-Conv原理2.1 Space-to-depth(SPD)2.2 Non-strided Convolution 3 如何使用SPD-Conv3.1 检测:Yolov5改进方式3.2 分类:ResNet改进方式 4 论文实验结果4.1 目标检测4.2 图像分类 5 YOLOv5官方项目改进教程内容导航 1 摘要精读 卷积神经网络(CNN)在图像分...
简介: 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 1 摘要精读 卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而,在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中,它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计,即使用strided convolution和/或池化...
简介: 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 1 摘要精读 卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而,在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中,它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计,即使用strided convolution和/或池化...