YOLOv5改进 | Conv篇 | 添加DWRSeg扩张式残差卷积助力小目标检测（附代码 + 添加教程）

已于 2024-03-18 10:07:46 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python pytorch 目标检测
于 2023-12-19 06:08:34 首次发布
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本文介绍了如何利用DWRSeg改进YOLOv5的C3和Bottleneck模块，提升小目标检测性能。通过深入研究多尺度特征提取机制和提出DWR、SIR模块，实现更有效的特征提取。文中提供了DWR模块的复现代码和手把手的添加教程，以及推荐的添加位置。

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一、本文介绍

本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv5中的C3和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。 通过本文你能够了解到：DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。

 推荐指数：⭐⭐⭐⭐

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

一、本文介绍

二、DWRSeg的原理介绍

​编辑​

2.1 DWRSeg的主要思想 

2.2 多尺度特征提取机制的深入研究

2.3 创新的DWR模块和SIR模块的提出

三、DWR模块代码

3.1 DWR模块复现代码

四、手把手教你添加DWRSeg和C3_DWR模块

 4.1 细节修改教程

4.1.1 修改一

​4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 DWRSeg的yaml文件(仔细看这个否则会报错)

4.2.1 DWRSeg的yaml文件一

4.2.2 DBB的yaml文件二

4.3 DWRS

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​官方论文地址点击此处即可跳转官方代码地址点击此处即可跳转​这篇名为《用于大感受野的小波卷积》的文章提出了一种新的卷积层，称为WTConv（小波卷积层），它利用小波变换（WT）来解决卷积神经网络（CNN）在实现大感受野时遇到的过度参数化问题。WTConv的主要目的是通过对输入数据的不同频率带进行处理，使CNN能够更有效地捕捉局部和全局特征，而传统的CNN主要只能处理局部特征。以下是文章的主要内容总结：1. 问题背景：传统的CNN受限于卷积核的大小，难以有效捕捉全局上下文信息。
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