YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用 Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）

已于 2024-04-18 18:44:21 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 python yolov8
于 2024-04-18 04:00:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/137883426
本文介绍了如何在YOLOv8中使用Haar小波的下采样HWD机制，以替代传统的卷积下采样。这种方法能降低模型参数和计算量，例如在V8n上应用后，参数量降至270W，GFLOPs减至7.5。文章详细阐述了HWD的原理，并提供了逐步的代码修改指南，以及训练过程的yaml文件和截图。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）在小波变换中，Haar小波作为一种基本的小波函数，用于将图像数据分解为多个层次的近似和细节信息，这是一种多分辨率的分析方法。我将其用在YOLOv8上其明显降低参数和GFLOPs在V8n上使用该机制后参数量为270W计算量GFLOPs为7.5,欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 

目录

一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码 

四、手把手教你添加HWD机制

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、HWD的yaml文件和运行记录

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此外，为了研究HWD的优势，我们提出了一种新的度量指标，即特征熵指数（FEI），用于衡量CNN中下采样后信息的不确定性程度。• 我们为卷积神经网络（CNNs）提出了一种新颖的基于小波的下采样模块（HWD）。据我们所知，我们的方法是首次尝试探索在深度卷积神经网络（DCNNs）的下采样阶段禁止（或阻碍）信息丢失的可行性，以改善语义分割任务的性能。• 我们探索了卷积神经网络中信息不确定性的度量方法，并提出了一种新的指标，即特征熵指数（FEI），用于评估下采样特征图与预测结果之间的信息不确定性或特征重要性。
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YOLOv9独家改进|使用HWD(小波下采样)模块改进ADown
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YOLOv11改进 | Conv篇 | 2024利用 Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）
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本文给大家带来的改进机制是Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）在小波变换中，Haar小波作为一种基本的小波函数，用于将图像数据分解为多个层次的近似和细节信息，这是一种多分辨率的分析方法。我将其用在YOLOv11上其明显降低参数和GFLOPs在V11n上使用该机制后参数量为270W计算量GFLOPs为7.5欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
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Matlab中daubechies 97小波做图像上下采样，效果很不错
YOLOv8改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列
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这篇论文利用频域的小波变化来进行降采样，图像经过小波变化会得到1个低频特征A,和3个高频特征H、V、D。常规的下采样操作普遍面临的信息损失问题，应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，可以更完整的保留图像的信息。代码非常简单，只有几行，我们非常简单的将其应用到我们的模型中，用于替换常规的下采样模块，像是卷积下采样、最大池化下采样、平均池化下采样等。
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YoloV9改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图
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本文介绍我自研的下采样模块。本次改进的下采样模块是一种通用的改进方法，你可以用分类任务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。本次我将这个模块用来改进YoloV9，实现大幅度涨点。本文自研下采样模块，实现YoloV9的涨点。欢迎大家在自己的数据集上做尝试。链接：https://pan.baidu.com/s/1QFrpJuHOaDpKTEmBIIxdYw?pwd=cpvq。
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本文记录的是利用Haar小波下采样对YOLOv9网络进行改进的方法研究。传统的卷积神经网络中常用的最大池化平均池化和步长为2的卷积等操作进行下采样可能会导致信息丢失，为了解决信息丢失问题，HWD作者受无损信息变换方法的启发，引入Haar小波变换到下采样模块中，
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YoloV5改进策略：下采样改进|HWD改进下采样
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本文使用HWD改进下采样，在YoloV5的测试中实现涨点。
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嗯，用户问的是如何用YOLOv9的下采样结构来改进YOLOv11的下采样部分。首先，我需要回顾一下YOLOv9和YOLOv11在下采样方面的不同设计。YOLOv9可能引入了新的模块，比如更高效的卷积层或者注意力机制，而YOLOv11可能还...
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