YOLOv9改进策略 | Conv篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术，全网独家创新）

最新推荐文章于 2025-05-05 14:11:38 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习 YOLO 计算机视觉 YOLOv9 yolov9
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/138047424
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本文介绍了SPD-Conv技术，这是一种用于改进YOLOv9中处理小物体和低分辨率图像能力的创新空间编码方法。SPD-Conv通过替换步长卷积和池化层，利用空间到深度转换和非步长卷积，减少了信息损失，提高了特征提取准确性。实验结果显示，SPD-Conv提升了模型的检测性能，且能实现模型轻量化。文章提供详细代码和教程，指导读者如何将SPD-Conv整合到自己的网络中。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv（空间深度转换卷积）技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术，它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。SPD-Conv的基本概念：它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术，从而使得卷积神经网络（CNN）能更加有效地学习图像特征。这种方法通过减少信息损失和提高特征提取的准确性，优化了模型对小物体和低分辨率图像的处理能力。我在YOLOv9中利用SPD-Conv被用于替换传统的步长卷积和池化层，在不牺牲精确度的情况下减少计算复杂度（精度甚至略有提升）。本文后面会有SPD-Conv的代码和使用方法，手把手教你添加到自己的网络结构中。(值得一提的是该卷积模块可以做到轻量化模型的作用GFLOPs降低了20GFLOPs，参数量降低了80W)

 

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目录

一、本文介绍

二、SPD-Conv构建块原理

2.1 SPD-Conv的基本原理

2.1.1替换步长卷积和池化层

2.1.2 空间到深度（SPD）层

2.1.3 非步长卷积层

2.2 检测效果

三、SPD-Conv完整代码

四、手把手教你添加SPD-Conv

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

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YOLOv5改进 | 卷积篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）
Snu77的博客
12-18 4410
本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv（空间深度转换卷积）技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术，它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。SPD-Conv的基本概念：它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术，从而使得卷积神经网络（CNN）能更加有效地学习图像特征。这种方法通过减少信息损失和提高特征提取的准确性，优化了模型对小物体和低分辨率图像的处理能力。我在YOLOv8中利用SPD-Conv被用于替换传统的步长卷积和池化层，在不牺牲精确度的情况下减少计算复杂度（精度甚至略有提升）。
【YOLOv8改进】 SPD-Conv空间深度转换卷积，处理低分辨率图像和小目标问题
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
02-06 7514
卷积神经网络（CNNs）在许多计算机视觉任务中取得了巨大成功，例如图像分类和目标检测。然而，当面对图像分辨率低或对象较小的更加困难的任务时，它们的性能迅速下降。在本文中，我们指出这一问题根源于现有CNN架构中一个有缺陷但常见的设计，即使用了步长卷积和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失和较不有效的特征表示的学习。为此，我们提出了一种新的CNN构建块，名为SPD-Conv，用以替代每个步长卷积层和每个池化层（从而完全消除它们）。
什么是SPD-Conv
weixin_42604188的博客
01-08 3879
SPD-Conv是一种深度学习模型的卷积层。SPD-Conv卷积层的输入是一个浮点数组，表示一个对称正定矩阵，而不是像传统卷积层那样的多维图像数据。SPD-Conv卷积层使用输入矩阵上的操作来执行卷积运算，而不是像传统卷积层那样使用权值矩阵和偏置向量。 这种卷积方法最初是用于处理对称正定矩阵数据的，例如用于姿态估计或人体动作识别的协方差矩阵。然而，它也可以用于其他类型的数据，如文本数据或时间序列数...
SPDConv代码
最新发布
weixin_45734021的博客
05-05 296
SPDConv代码
【YOLO v5 v7 v8 v9 小目标改进】SPD-Conv：解决步长卷积和池化层导致的细粒度信息丢失
Debroon
02-23 1万+
在添加 SPD-Conv 代码"""这个模块实现了空间到深度的操作，它重新排列空间数据块到深度维度，通过块大小增加通道数并减少空间维度。在卷积神经网络中常用此方法保持下采样图像的高分辨率信息。""""""初始化 SpaceToDepth 模块。参数:block_size (int): 每个块的大小。它定义了空间维度的下采样因子。输出通道的数量将增加 block_size**2 倍。"""self.block_size = block_size # 块大小"""
YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入SPD-Conv卷积
tsg6698的博客
06-20 1447
然而，在图像分辨率较低或物体较小的更艰巨的任务中，它们的性能会迅速下降。然后，我们通过将 SPD-Conv 应用于 YOLOv5 和 ResNet 来创建新的 CNN 架构，并根据经验表明，我们的方法显着优于最先进的深度学习模型，特别是在低分辨率图像和小物体的更艰巨的任务上。接着，一个非跨步卷积层被用来进一步处理经过SPD层变换后的特征，该层使用可学习的参数来减少通道的数量，这样做是为了防止由于增加的通道导致的信息冗余，同时尽可能保留判别性的特征信息。大家根据自己的数据集实际情况，修改nc大小。
YOLOv8改进 | Conv篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）
走向CTO的路上...
06-20 2253
在YOLOv8中引入SPD-Conv（Symmetric Positive Definite Convolution）空间深度转换卷积可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的小目标检测精度和多尺度目标检测性能方面。SPD-Conv是一种新颖的卷积操作，它通过将图像空间信息转换为深度信息来提高卷积神经网络（CNN）的特征提取能力。添加SPD-Conv空间深度转换卷积是一种有效的改进方案，可以显著提升模型的性能，使其成为移动端目标检测、嵌入式系统目标检测和实时目标检测等任务的优选方案。
YOLOv11改进 | Conv篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积改进yolov11（高效空间编码技术SPDConv）
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10-16 3462
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YOLOv10改进 | Conv篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积改进yolov10（高效空间编码技术SPDConv）
Snu77的博客
07-09 1850
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YOLOv11创新升级1：引入SPDConv提升检测性能
qq_42322398的博客
10-30 3148
YOLOv11创新升级1：引入SPDConv提升检测性能 文章目录YOLOv11创新升级1：引入SPDConv提升检测性能@[TOC](文章目录)前言1. SPD-Conv 的关键概念1.1 替代步长卷积与池化层1.2 空间到深度（SPD）层1.3 非步长卷积层1.4 SPD层的应用1.5 非步长卷积层的应用2. 核心代码2.1在ultralytics/nn/modules/下新建SPDConv.py，并将代码写入。2.2 在ultralytics\nn\modules\__init__.py中加入2.3
YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形
m0_47867638的博客
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SPD-Conv是一种新的构建块，用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。空间到深度（SPD）层的作用是将输入特征图的每个空间维度降低到通道维度，同时保留通道内的信息。这可以通过将输入特征图的每个像素或特征映射到一个通道来实现。在这个过程中，空间维度的大小会减小，而通道维度的大小会增加。非步长卷积（Conv）层是一种标准的卷积操作，它在SPD层之后进行。
【YOLOv11改进 - 卷积Conv】 SPD-Conv空间深度转换卷积，处理低分辨率图像和小目标问题
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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【YOLOv11改进 - 卷积Conv】 SPD-Conv空间深度转换卷积，处理低分辨率图像和小目标问题
YOLOv5改进 | 卷积模块 | 无卷积步长用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv
kay_545
07-29 1837
yolov5，yolov5改进，SPDConv
yolov5s融合SPD-Conv用于提升小目标和低分辨率图像检测性能实践五子棋检测识别
Together_CZ的博客
12-25 3729
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即插即用篇 | 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块 SPD-Conv
走向CTO的路上...
05-15 1498
SPD-Conv（Space-to-Depth Convolution）是一种新的 CNN 模块，旨在提高低分辨率图像和小物体目标检测的性能。它通过将特征图的空间维度转换为深度维度来增强特征表示，从而弥补低分辨率图像信息不足的问题。SPD-Conv 是一种简单有效的 CNN 模块，可以显著提高低分辨率图像和小物体目标检测的性能。它易于实现且易于集成到现有的 CNN 架构中。
改进YOLOv5/v7 | 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv
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YOLOv8项目贡献者
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用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv
用于低分辨率图像和小物体的新型CNN模块：SPD-Conv计算机视觉
UksApps的博客
09-18 706
CNN通过层层堆叠的卷积和池化操作，可以从原始像素数据中提取有用的特征，从而实现图像分类、目标检测和图像分割等任务。以上是关于用于低分辨率图像和小物体的新型CNN模块SPD-Conv的详细介绍。通过将SPD-Conv模块集成到CNN模型中，可以显著提高对低分辨率图像和小物体的处理能力。这种模块化的设计使得SPD-Conv可以方便地与其他常用的CNN模块（如卷积层、池化层和全连接层）组合使用，从而构建更强大的计算机视觉模型。SPD-Conv模块的设计目标是在低分辨率图像和小物体的场景下提高CNN的性能。
即插即用篇 | 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv | 《不再使用步幅卷积或池化：一种适用于低分辨率图像和小物体的新卷积神经网络构建模块》
YOLOv8项目贡献者
04-26 9565
YOLOv8 添加 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 教程
无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
10-06 2万+
No More Strided Convolutions or Pooling:A New CNN Building Block for Low-Resolution Images and Small Objects 无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 提出了一个名为SPD-Conv的新的CNN构建块，它完全消除了步长和池化操作，取而代之的是一个空间到深度卷积和一个无步长卷积。
yolov8改进spd-conv
07-28
SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成，可以应用于大多数CNN体系结构。这个构建块的引入可以解决低分辨率图像和小物体等困难任务时的性能下降问题。\[3\] 所以，目前还没有关于YOLOv8改进...
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