YOLOv10改进 | Conv篇 | 添加SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

最新推荐文章于 2024-10-16 23:42:48 发布
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 YOLOv10 目标检测 python
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 一、本文介绍

本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间（形状、结构）和通道（色彩、深度）信息，这样的处理方式使得SCConv在分析图像时更加精细和高效。这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCConv的这种能力，特别是在处理大量数据和复杂图像时的优势。本文通过先介绍SCConv的基本网络结构和原理当大家对该卷积有一个大概的了解，然后教大家如何将该卷积添加到自己的网络结构中(值得一提的是该卷积的GFLOPs降低了0.3左右适合轻量化的读者) 。

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适用检测目标：所有的目标检测均有一定的提点

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、网络结构讲解

2.1 SCConv的主要思想

2.2 空间重构单元（SRU）

2.3 通道重构单元（CRU）

三、SCConv代码

3.1 SCConv核心代码

3.2 在SCConv外层套用函数代码

3.3 修改了SCConv的C2f和Bottleneck模块

四、手把手教你添加SCConv和C2f_SCConv模块

4.1 SCConv的添加教程

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YOLOv8改进 | Conv篇 | 添加SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）
Snu77的博客
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yolov8改进|引入ScConv，轻量化网络
weixin_44379985的博客
09-18 583
利用特征之间的空间和通道冗余进行 CNN 压缩，并提出了一种高效的卷积模块，称为 SCConv（空间和通道重建卷积），以减少冗余计算并促进代表性特征学习。SCConv 是一种即插即用的架构单元，可用于直接替换各种卷积神经网络中的标准卷积。实验结果表明，SCConv 嵌入式模型能够通过减少冗余特征来实现更好的性能，从而显著降低复杂性和计算成本。
【YOLOv10改进[CONV]】使用ScConv(CVPR2023，减少冗余计算)来改进C2f模块 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 全网首发 + 轻量化且涨点
静谧、淡雅
06-13 2299
使用ScConv(CVPR2023，减少冗余计算)来改进C2f模块 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 全网首发 + 轻量化且涨点
即插即用模块详解SCConv:用于特征冗余的空间和通道重构卷积
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04-15 4964
卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取冗余特征。最近的作品要么压缩训练有素的大型模型，要么探索设计良好的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩，并提出了一种高效的卷积模块，称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution)，以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。
YOLOV8改进：SCConv——简化的空间和通道重建卷积
LmtTransforms的博客
09-18 1076
SCConv是一种卷积操作，通过引入空间和通道的重建机制，改进了YOLOV8的特征提取能力。传统的卷积操作在特征提取过程中可能存在信息损失和信息冗余的问题，而SCConv通过重建特征的空间和通道信息，增强了特征表示能力，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。
改进YOLOv5，结合针对特征冗余的空间和通道重构卷积SCCOnv:，有效降低计算量和提升精度
qq_44224801的博客
07-24 2279
本节的主要思想是介绍一种称为SCConv(空间和通道重建卷积)的高效卷积模块，旨在减少卷积神经网络(cnn)中的冗余计算并促进特征学习。论文中的作者提出了一种名为SCConv（Spatial and Channel Reconstruction Convolution）的模块，旨在减少计算成本和模型存储，并提高卷积神经网络（CNN）模型的性能。如此一来，CRU减少了特征图中的通道冗余，提高了特征学习的效率。作者进行了广泛的实验证明，在图像分类和物体检测任务上，嵌入SCConv的模型的优越性。
YOLOv5改进 | Conv篇 | 添加SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）
Snu77的博客
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YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积
AIcurator的博客
07-25 2086
1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加 SCConv，经过测试，有效涨点。卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取冗余特征。最近的作品要么压缩训练有素的大型模型，要么探索设计良好的轻量级模型。
Yolov5/Yolov7 引入CVPR2023 SCConv：空间和通道重建卷积，即插即用，助力检测
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SCConv 嵌入式模型能够实现更好的效果通过减少冗余特征来显着降低复杂性和计算成本来提高性能
SCConv-开源
07-01
SCConv 是一个货币转换器，它根据数据库资源 35 或 140 在货币之间进行转换。 课程也可以自行调整。 转换的结果可以适应现金课程。
SCConv: Spatial and Channel Reconstruction Convolution for Feature Redundancy
zhaodongdz的博客
07-30 3661
这篇文章中稿cvpr2023,提出了一个可以即插即用的能够同时减少参数提升性能的模块。文章的核心思想是希望能够实现减少特征冗余从而提高算法的效率。一般压缩模型的方法分为三种，分别是network pruning, weight quantization, low-rank factorization以及knowledge distillation，虽然这些方法能够达到减少参数的效果，但是往往都会导致模型性能的衰减。
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入SCConv模块
tsg6698的博客
06-13 1530
在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 CNN 压缩，并提出一种高效的卷积模块，称为 SCConv（空间和通道重建卷积），以减少冗余计算并促进代表性特征学习。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~添加完SCConv代码后，在ultralytics/nn/Extramodule/__init__.py文件中引用。
转载：CVPR2023 | SCConv：即插即用的高效卷积模块，减少冗余计算并提升特征学习
wuling129的专栏
09-19 8746
SCConv模块充分利用了特征之间的空间冗余和通道冗余，可以无缝集成到任何CNN架构中，以减少中间特征映射之间的冗余并增强CNN的特征表示。本文尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩，并提出了一种高效的卷积模块，称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution)，以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。将SRU应用于中间输入特征X后，不仅将信息特征与信息较少的特征分离，而且对其进行重构，增强代表性特征，抑制空间维度上的冗余特征。
SCConv
whaosoft143ai的博客
07-26 1968
实际上，SCConv 模块提供了一种新的视角来看待CNNs的特征提取过程，提出了一种更有效地利用空间和通道冗余的方法，从而在减少冗余特征的同时提高模型性能。简单总结下吧，本文主要提出了一个新颖的空间和通道重建模块（SCConv），这是一个有效的架构单元，能够通过减少广泛存在于标准卷积中的空间和通道冗余，降低计算成本和模型存储，同时提高CNN模型的性能。SCConv 模块提供了一种新的视角来看待CNNs的特征提取过程，提出了一种更有效地利用空间和通道冗余的方法，从而在减少冗余特征的同时提高模型性能。
SCConv: 一种简化计算机视觉中的空间和通道重建卷积方法
IlgCrystal的博客
09-22 1295
SpatialReconstructionModule用于实现空间重建模块，ChannelReconstructionModule用于实现通道重建模块，而SCConv是整个SCConv操作的实现。空间重建模块用于学习特征图的空间相关性，而通道重建模块用于学习特征图的通道相关性。全局平均池化操作用于提取全局特征，然后一维卷积操作将全局特征映射到原始特征图的通道维度上，实现通道的重建。最后，空间重建模块和通道重建模块的输出通过点乘操作进行融合，得到最终的SCConv输出。
YOLOv8改进之C2f模块融合CVPR2023 SCConv
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【YOLOv8改进 - 卷积Conv】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积为SCConv（空间和通道重构卷积），以减少冗余计算并促进代表性特征学习。所提出的SCConv由两个单元组成：空间重构单元（SRU）和通道重构单元（CRU）。SRU使用分离-重构方法来抑制空间冗余，而CRU使用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。此外，SCConv是一个即插即用的架构单元，可以直接用于替换各种卷积神经网络中的标准卷积。
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