YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- DWRSeg扩张式残差助力小目标检测

于 2025-02-20 21:27:49 发布
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分类专栏： YOLOV10涨点系列 文章标签： YOLO 目标检测 神经网络 人工智能 深度学习
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 一、本文介绍

二、DWRSeg的原理介绍

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

四、手把手教你添加DWR和C2f_DWR模块

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

4.2 DWR的yaml文件和训练截图

4.2.1 DWR的yaml文件

4.2.2 DWR的训练过程截图 

​​五、训练文件

六、本文总结

 一、本文介绍

本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv10中的C2f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)。

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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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