芒果YOLOv5改进89:卷积SPConv篇,即插即用,去除特征图中的冗余,FLOPs 和参数急剧下降,提升小目标检测

news/2024/7/10 1:43:53 标签: YOLO, 目标检测, 人工智能

芒果专栏 基于 SPConv 的改进结构,改进源码教程 | 详情如下🥇
👉1. SPConv 结构、👉2. CfSPConv 结构

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重点:🔥🔥🔥YOLOv5 使用这个 核心创新点数据集改进做实验:即插即用

一层内的许多特征图共享相似但不相同的模式。但是,很难确定具有相似模式的特征是否是冗余的或包含基本细节。因此,论文作者不是直接去除不确定的冗余特征,而是提出了一种基于分割的卷积操作,即 SPConv,以容忍具有相似模式但需要较少计算的特征。
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