Pointnet++改进即插即用系列:全网首发OREPA在线重新参数化卷积,替代普通卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入OREPA,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤三...

YOLOv9改进策略:注意力机制 | 多维协作注意模块MCA,暴力涨点,效果秒杀ECA、SRM、CBAM等 | 即插即用系列,原创独家首发

  💡💡💡本文改进内容:多维协作注意模块MCA,暴力涨点,效果秒杀ECA、SRM、CBAM,创新性十足,可直接作为创新点使用。  改进结构图如下: 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新: 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化】【小目标性能提升】【前沿论文...

Pointnet++改进卷积系列:全网首发SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          ...

Pointnet++改进卷积系列:全网首发RFAConv创新空间注意力和标准卷积运算 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入RFAConv,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤...

RT-DETR算法优化改进:新颖的多尺度卷积注意力(MSCA),即插即用,助力小目标检测 | NeurIPS2022

  💡💡💡本文独家改进: 多尺度卷积注意力(MSCA),有效地提取上下文信息,新颖度高,创新十足。  1)代替RepC3进行使用;  2)MSCAAttention直接作为注意力进行使用; 推荐指数:五星 RT-DETR魔术师专栏介绍: https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨✨魔改创新RT-DETR 🚀🚀🚀引入前沿顶会创新,助...

YOLOV5改进:RefConv | 即插即用重参数化重聚焦卷积替代常规卷积,无额外推理成本下涨点明显

文的创新点 3.涨点效果:RefConv,实现有效涨点! 论文地址 目录 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 我们提出了重新参数化的重聚焦卷积(RefConv)作为常规卷积层的替代品,常规卷积层是一个即插即用的模块,可以在不需要任何推理成本的情况下提高性能。具体来说,给定一个预先训练的模型,RefConv对从预先训练的模型继承的基核应用一个可训练的重新聚焦转换,以建立参数之间的连接。例如,一个深度级的Re...

YOLOV8改进:TripletAttention | 即插即用的轻量级注意力机制

 1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏,包含大量的改进方式,主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。 2.提供更加详细的改进方法,如将注意力机制添加到网络的不同位置,便于做实验,也可以当做论文的创新点。 3.涨点效果:TripletAttention,轻量级注意力机制,实现有效涨点! 论文地址 由于注意机制具有在通道或空间位置之间建立相互依赖关系的能力,近年来在...

YoloV8优化:轻量级Slim-Neck | 即插即用系列

  💡💡💡本文改进:采用 GSConv 方法的 Slim-Neck 可缓解 DSC 缺陷对模型的负面影响,并充分利用深度可分离卷积 DSC 的优势 💡💡💡Yolov8魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同位置(Backbone、he...

基于Yolov5/Yolov7的DRConv动态区域感知卷积,即插即用,涨点显著!

1.Dynamic Region-Aware Convolution  论文:https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdf 本文提出了一种新的卷积算法,称为动态区域卷积算法(DRConv) ,该算法能够自动将滤波器分配到相应的空间区域,因此,DRConv具有强大的语义表示能力,并完美地保持了平移不变性。  DRConv的结构如上图所示,首先用标准卷积从输入生成引导特征,然后根...

注意力机制:基于Yolov8的Triplet注意力模块,即插即用,效果优于cbam、se,涨点明显

   论文:https://arxiv.org/pdf/2010.03045.pdf 本文提出了可以有效解决跨维度交互的triplet attention。相较于以往的注意力方法,主要有两个优点: 1.可以忽略的计算开销 2.强调了多维交互而不降低维度的重要性,因此消除了通道和权重之间的间接对应。         传统的计算通道注意力的方法为了计算这些通道的权值,输入张量在空间上通过全局平均池化分解为一个...
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