Pytorch用ConvTranspose2d替代Upsample
Pytorch用ConvTranspose2d替代Upsample 网络结构训练ConvTranspose2d的权值用上面生成的权值验证 本文介绍了Pytorch如何用ConvTranspose2d算子等价替代Upsample算子。 背景介绍： 某些AI加速卡上Upsample算子的性能不够高,是否能用别的算子临时替代呢可以手动推断出ConvTranspose2d 的权值,使其与Upsample等价算子...
YOLOv8-Seg改进：卷积变体系列篇 | Shift-ConvNets，具有大核效应的小卷积核
🚀🚀🚀本文改进：Shift-ConvNets让小卷积核也能达到大卷积核效果，实现涨点 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割； 1.Shift-Conv原理介绍 摘要：近年来的研究表明，视觉变压器...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 全新的SOATA轻量化下采样操作ADown（参数量下降百分之二十，附手撕结构图）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值（v8n大约六十万），其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结（...
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...
Reports Accessible by Converting to HTML
Reports Accessible by Converting to HTML Exporting reports to the HTML format transforms them into convenient web pages, making them available to anyone with a web browser. Being able to export to HTM...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降70W）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是我结合Dual的思想利用HetConv提出一种全新的结构CSPHet，我们将其用于替换我们的C2f结构，可以将参数降低越75W，GFLOPs降低至6.6GFLOPs，同时本文结构为我独家创新，全网无第二份，非常适合用于发表论文，该结构非常灵活，利用Dual卷积思想，结合异构内核卷积来并行处理图片，结构上的结合非常合理，同时该结构非常适合轻量化的读者。 在开始之前给大...
成功解决ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars
成功解决ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars 🌵文章目录🌵 🌳引言🌳🌳问题初探：为什么会出现这个错误？🌳🌳解决方案：如何避免和修复这个错误？🌳🌳结尾🌳 🌳引言🌳 在Python编程中，我们可能会遇到各种错误，其中之一就是"ValueError: only one element tensors ca...
时间序列预测 —— ConvLSTM 模型
时间序列预测 —— ConvLSTM 模型 时间序列预测是一项重要的任务，ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是深度学习领域中用于处理时序数据的强大工具之一。本文将介绍 ConvLSTM 的理论基础、优缺点，与其他常见时序模型（如 LSTM、GRU、TCN）的区别，并使用 Python 和 Keras 实现 ConvLSTM 的单步预测和多步预测。 1. ConvLSTM 的理论与公式 1.1 Con...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！一个DCNv4参数量下降越15Wparameters左右，。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...