改进YOLOv8 | 用新CNN模块SPD-Conv处理低分辨率图像和小物体

最新推荐文章于 2025-09-29 16:09:46 发布
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文章标签： cnn YOLO 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/131028124
本文探讨了针对低分辨率图像和小物体检测的挑战，引入了SPD-Conv新型CNN模块，该模块通过频段拆分和加权求和增强细节保留。在YOLOv8中应用SPD-Conv后，实验显示检测精度特别是小物体检测得到显著提升。

改进YOLOv8 | 用新CNN模块SPD-Conv处理低分辨率图像和小物体

近年来，目标检测领域取得了长足的发展，然而在处理低分辨率图像和小物体时仍然面临很多挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的 CNN 模块： SPD-Conv，并将其应用于目标检测算法 YOLOv8 中。本文将详细介绍这一改进以及相应的源代码实现。

SPD-Conv的设计灵感来源于自然界中的光圈现象，即朝向同一个方向的光被聚焦在一起形成更强的光束。SPD-Conv 模块在卷积神经网络中的作用是将传入的特征图拆分成多个频段，每个频段使用不同的卷积核进行卷积，并将结果按照其所属的频段进行加权求和。这样，就能更好地保留低分辨率图像和小物体中的细节信息，提高检测准确率。

下面是使用 SPD-Conv 改进后的 YOLOv8 目标检测算法的源代码：

import torch.nn as nn

class SPDConv(nn.Module)
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YOLOv8改进策略：引入SPD-Conv技术以实现小目标精准检测
qq_62660798的博客
01-21 4667
SPD-Conv是一种空间深度卷积技术，旨在增强小目标检测的性能。相较于传统的Depthwise Convolution，SPD-Conv引入了空间注意力机制，更有利于捕捉小目标的细节信息。通过引入空间关注力，SPD-Conv更加注重目标的空间分布，有助于捕捉小目标的微小特征。相比传统卷积，SPD-Conv在保持高性能的同时拥有更少的参数数量，有助于减少模型的复杂性。SPD-Conv在相同计算资源下能够实现更高的感知力，提高整体模型的效率。
【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 7876
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）。
YOLOv8 → NCNN Int8：完整量化流程与校准数据指南
最新发布
ban102055的博客
09-29 1059
量化需要把浮点激活/权重映射到有限整数表示（如 int8）。校准阶段用代表性图片做一次前向，统计每层激活分布（min/max/直方图），再据此计算量化 scale / zero-point。校准集的分布会直接影响这些统计。少量无目标图片没问题。但若校准集系统性地没有你关心的目标场景（例如你要检测远处小车，但校准集全是室内人像），量化尺度不会为这些重要激活做优化，性能会下降。说明：脚本适用于你想从 COCO 风格的标注中智能抽样 calibration 集合的场景。将代表性图片路径写到。
基于Yolov8的SPD-Conv：提升低分辨率图像和小物体识别能力的强大工具
JjtlReact的博客
09-22 792
最后，我们可以使用该模型进行目标检测推理，通过输入图像得到相应的输出基于Yolov8的SPD-Conv：提升低分辨率图像和小物体识别能力的强大工具。在以上的源代码中，我们首先定义了一个名为SPDConv的类，其中包含了四个不同尺寸的卷积核，用于提取不同尺度上的特征。然而，通过结合Yolov8和SPD-Conv技术，我们可以引入一种强大的工具，以显著提升这些场景下的目标检测性能。然而，通过结合Yolov8和SPD-Conv技术，我们可以引入一种强大的神器，以显著提升这些场景下的目标检测性能。
Yolov8小目标检测（4）：SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
08-22 3619
SPD-Conv| 亲测在红外弱小目标检测涨点明显，map@0.5 从0.755提升至0.878
YOLOv8 改进 006：SPD-Conv 空间深度转换卷积替换 CNN 传统卷积神经网络
m0_46496775的博客
08-09 6660
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。在本文中，给大家带来的教程是 YOLOv8 之 使用 SPD-Conv 空间深度转换卷积替换 CNN 传统卷积神经网络。
改进YOLOv5/v的新CNN模块SPD-Conv用于低分辨率图像和小物体的计算机视觉
UksApps的博客
09-18 706
为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的CNN模块，称为SPD-Conv（Spatial Pyramid Dilated Convolution），该模块针对低分辨率图像和小物体进行了优化。该模块引入了空间金字塔空洞卷积的概念，通过在卷积层中使用不同空洞率的卷积核，实现对不同尺度的特征感知。这种模块的设计充分考虑了不同尺度的目标信息，通过多尺度感知性能的增强，提高了对小物体的检测准确性。在YOLOv5的网络结构中，可以将SPD-Conv模块嵌入到卷积层中，以提高对低分辨率图像和小物体的检测性能。
卷积篇 | YOLOv8改进之引入用于低分辨率图像和小物体检测的CNN模块SPD-Conv
小哥谈
04-03 1706
SPD-Conv（Symmetric Positive Definite Convolution）是一种新颖的卷积操作，它主要应用于处理对称正定矩阵（SPD）数据。在传统的卷积神经网络（CNN）中，卷积操作通常用于处理图像数据，而SPD-Conv的引入则将卷积扩展到了处理更加复杂的数据结构，例如在计算机视觉、医学影像分析和材料科学等领域中广泛存在的对称正定矩阵数据。🌈
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
10-06
论文"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"针对这一问题提出了一个新颖的解决方案：SPD-Conv。SPD-Conv是一种新的CNN构建块，它完全摒弃了传统的步长卷积和池化操作，转而采用空间到...
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space_to_depth 如下图。__init__.py里加入。parse_model中注册。conv模块加入如下代码。
YOLOv7-tiny改进SPDConv，用于图像处理中低分辨率图像和小对象难以检测的问题，参数量7.39M，计算量18.6GFLOPs（YOLO其他系列均可参考本文改进方式）
孟孟单单的博客
12-12 4467
蓝色括号里面带了os的，是我自己的内心所想，仅供参考最后面有一些疑问，欢迎各位大佬解答解决问题：用于图像处理中低分辨率图像和小对象难以检测的问题在本文中，我们指出，这根源于现有CNN架构中存在的一个有缺陷但常见的设计，即使用strided convolution或pooling layers，这导致细粒度信息的丢失和不够有效的特征表示的学习。为此，我们提出了一个新的CNN构建快， 称为SPD-Conv取代每个strided convolution层和每个pool层（因为完全消除他们）。
YOLOv8改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务
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SPD-Conv是一种新的 CNN 构建模块，用于替代传统 CNN 架构中使用的步长卷积（strided convolution）和池化（pooling）层，它由空间到深度（Space-to-depth，SPD）层和非步长卷积（non - strided convolution）层组成。
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保姆级提升目标检测精度 | YOLOv8-SPD与空间深度转换卷积技术的深入分析
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SPD-Conv是一种结合了空间和深度信息的卷积技术。与传统卷积不同，SPD-Conv通过在卷积过程中动态调整空间维度和深度维度之间的关系，使得模型能够在较少的参数下捕捉到更多的空间细节。这种方法尤其适用于检测小目标和复杂场景中的细微特征。SPD-Conv的核心思想是通过引入一个空间深度转换矩阵，将输入特征图的空间信息有效地映射到更高维度的深度信息中。这种转换不仅可以保留输入图像的空间细节，还可以在卷积操作中增强特征的表达能力。空间深度转换：通过一个线性变换矩阵，将输入特征图的空间信息转换为深度信息。
YOLOv8血细胞检测（11）：SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
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YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入SPD-Conv卷积
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06-20 1686
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）
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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。
基于YOLOv8的交通摄像头下车辆检测算法（六）：SPD-Conv，低分辨率图像和小物体等更困难任务，涨点明显
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SPD-Conv小目标检测&复杂场景首选，实现涨点，在交通摄像头下车辆检测项目中，mAP50从原始的0.745提升至0.802
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
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### 回答1： SPD-Conv是一种新的卷积神经网络（CNN）模块，它特别适用于处理低分辨率图像和小物体。SPD-Conv与传统的卷积步长和池化操作不同，它通过一种新颖的方式更好地处理这些特殊情况。 在处理低分辨率图像时，传统的卷积步长或池化操作可能会损失细节和重要信息。因为低分辨率图像具有更少的像素，卷积步长或池化操作可能会导致信息不足，从而影响图像的准确性和细节。 对于处理小物体，卷积步长或池化操作可能会导致物体信息丢失或变形。小物体的尺寸相对较小，如果使用较大的步长或池化操作，可能会将物体压缩成更小的尺寸，导致物体的形状和细节模糊。 而SPD-Conv模块通过引入更精细的卷积方式，能够更好地保留低分辨率图像和小物体的细节和信息。它通过增加卷积核的数量和改变卷积核的形状，使得网络可以更好地处理低分辨率图像和小物体。 此外，SPD-Conv还可以通过增加网络的深度和使用更多的激活函数来增强特征提取能力。这些特性使得SPD-Conv成为一种有助于低分辨率图像和小物体处理的有效模块。 总之，SPD-Conv是一种新的CNN模块，它通过新颖的卷积方式，有效地处理低分辨率图像和小物体。它能够更好地保留细节和信息，并提高准确性和细节的表现。这种新的技术有望在图像处理和目标检测等领域中发挥重要作用。 ### 回答2： SPD-Conv是一种新的CNN模块，它可以用于处理低分辨率图像和小物体。与传统的卷积神经网络不同，SPD-Conv模块不使用卷积步长或池化操作。 传统的卷积神经网络通常使用卷积步长来减小图像的尺寸，或使用池化操作来降低特征图的维度。然而，在处理低分辨率图像或小物体时，这些操作可能导致信息丢失或模糊，因为原始图像或物体的细节已经很有限。 SPD-Conv模块通过使用一种新的策略来解决这个问题。它的核心思想是保留尽可能多的原始信息，并且在学习时增强这些信息。 首先，SPD-Conv模块使用较小的卷积核来捕获图像或物体的细节。这种小的卷积核允许在不降低分辨率的情况下对图像进行处理，并保留更多的原始信息。 其次，SPD-Conv模块引入了一种新的注意力机制，该机制通过自适应地调整每个像素点的权重来增强图像或物体的重要细节。这种注意力机制可以根据具体任务进行学习和调整，以更好地突出低分辨率图像或小物体的特征。 最后，SPD-Conv模块还可以与其他常用的CNN模块结合使用，如残差连接和批归一化等，以进一步提升性能和稳定性。 总之，SPD-Conv模块是一种新的CNN模块，通过不使用卷积步长或池化操作，针对低分辨率图像和小物体的特点，保留更多的原始信息，并增强重要细节，从而在处理这些特定场景时取得更好的效果。
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