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）

最新推荐文章于 2025-05-05 19:07:50 发布
最新推荐文章于 2025-05-05 19:07:50 发布
阅读量1.8k 收藏 27
点赞数 26
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 pytorch 人工智能 计算机视觉 目标检测 YOLOv10
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/139999161

 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YOLOv10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由8.9降低到8.2，参数量也有一定降低)

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

  专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

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 SPD-Conv的添加教程

4.1.1修改一

4.1.2 修改二 

4.1.3 修改三 

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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 4411
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 7519
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）。
模块学习篇#1：浅析SPD-Conv的基本原理（应用理解向）
hjs314159的博客
03-19 1568
SPD-Conv（Spatially Separated and Deformable Convolution）是一种针对低分辨率图像和小物体检测优化的卷积操作，其创新之处在于通过避免传统卷积中的步长大于1的卷积和池化操作，从而更好地保留图像的细节信息。SPD-Conv通过对输入图像进行空间划分，将其分割成多个子图，并通过特征融合的方式将这些子图合并，最终通过一个步长为1的卷积层进行进一步处理，从而获得更为精细的特征表示。这种结构特别适用于处理低分辨率图像，能够提升模型在小物体检测等任务中的表现。
【YOLO11改进】改进Conv、颈部网络STFEN、以及引入PIOU用于小目标检测！
最新发布
猫天意的博客
05-05 1206
Yolo11小目标检测改进
什么是SPD-Conv
weixin_42604188的博客
01-08 3881
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...
【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 1448
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。
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）
Snu77的博客
10-16 3472
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。
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 2262
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。
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）
Snu77的博客
04-21 2121
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。
YOLOv11创新升级1：引入SPDConv提升检测性能
qq_42322398的博客
10-30 3160
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
08-27 1万+
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。
10-24 1232
【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 1843
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
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
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
热门推荐
YOLOv8项目贡献者
08-18 2万+
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 9569
YOLOv8 添加 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 教程
SPDCONV
04-01
<think>好的，用户想了解SPDCONV的相关信息或用法，特别是在计算机视觉或深度学习领域。首先，我需要确定SPDCONV是什么，可能是一个缩写或者特定的术语。 首先，我会拆分SPDCONV这个词。SPD可能代表不同的缩写，常见的如“Speed”（速度）、“Spatial”（空间）、“Sparse”（稀疏）等。CONV通常是卷积（Convolution）的缩写，常见于深度学习中的卷积神经网络（CNN）。因此，SPDCONV可能是一种改进的卷积方法或模块。 接下来，我会回忆常见的卷积变体，比如Depthwise Convolution、Group Convolution、Deformable Convolution等。SPDCONV可能不在这些常见变体中，因此需要进一步查找资料。考虑到用户提到的计算机视觉或深度学习，可能需要检查近年来的研究论文或开源库。 假设SPDCONV中的SPD代表“Spatial Pyramid Dilated Convolution”，这是一种结合空间金字塔和多空洞率的卷积结构，用于多尺度特征提取。或者，SPD可能指“Sparse Point-wise Dilated Convolution”，用于处理稀疏数据。另一种可能是“Submanifold Point Cloud Convolution”，用于点云处理，但通常缩写为SPConv或其他形式。 如果找不到明确的信息，可能需要考虑是否存在拼写错误，比如SPDConv是否应为SPConv（Sparse Convolution），这在3D点云处理中常见，例如在Minkowski Engine库中使用。或者，是否与某些特定论文相关，例如CVPR或NeurIPS近期的论文中提出的新模块。 另外，用户可能指的是某个特定库中的函数或类，比如SPDConv在某个开源项目中的实现。需要检查PyTorch、TensorFlow或第三方库如MMDetection是否有相关实现。例如，YOLOv5或EfficientDet中是否有名为SPD的卷积层。 如果以上途径都无法确定，可能需要建议用户检查术语的正确性，或者提供更多上下文。同时，可以基于可能的解释提供相关信息，例如空间金字塔结构在卷积中的应用，或者稀疏卷积的使用场景，帮助用户进一步定位需求。 总结可能的解释： 1. SPDConv可能是Spatial Pyramid Dilated Convolution，用于多尺度特征。 2. 可能是某个特定论文中的自定义卷积模块，需要进一步文献调研。 3. 可能是开源库中的实现，如SPConv在点云处理中的使用。 4. 可能涉及图像下采样方法，如SPD（Space-to-Depth）模块，用于替代池化层。 根据现有信息，最可能的解释是SPDConv指Space-to-Depth Convolution，即空间到深度的转换，结合卷积操作。例如，将空间分辨率降低同时增加通道数，用于高效下采样。这种情况下，可以引用相关实现，如YOLOv5中的SPD模块，或TensorFlow中的space_to_depth函数。 需要验证这一点。例如，Space-to-Depth是一种操作，将块内的像素重新排列到通道维度，如将2x2的块转换为4个通道，从而在不丢失信息的情况下降低分辨率。结合卷积，可能用于减少下采样中的信息损失，替代池化层。 因此，回答应涵盖可能的解释，并建议用户确认术语的正确性，同时提供相关方向的信息，如Space-to-Depth操作的应用，或稀疏卷积的使用场景，以及可能的库或论文引用。</think>关于SPDCONV的相关信息，目前计算机视觉和深度学习领域存在多种可能的解释。根据技术演进和常见缩写分析，以下是最相关的两种方向： ### 1. Space-to-Depth卷积操作 SPDCONV可能指**Space-to-Depth Convolution**，这是一种替代传统池化层的下采样方法。其核心思想是将空间维度转换为通道维度，保留更多细节信息[^1]。 例如在YOLOv5的`common.py`中可找到如下实现： ```python class SpaceToDepth(nn.Module): def __init__(self, block_size=1): super().__init__() self.block_size = block_size def forward(self, x): return torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1) ``` 该方法通过将$2 \times 2$的像素块展开为4个通道，实现分辨率减半但通道数翻倍的下采样效果，避免池化导致的信息丢失。 ### 2. 稀疏点云卷积 (Sparse Convolution) 在3D点云处理领域，SPD可能指**Sparse Convolution**，例如Facebook Research提出的`Minkowski Engine`库中的稀疏卷积实现： ```python from minkowski_engine import MinkowskiConvolution conv = MinkowskiConvolution( in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=2, dimension=3 ) ``` 这种卷积仅对非空体素进行计算，显著提升处理大规模点云数据的效率，计算复杂度可降低至$O(n)$。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值