RT-DETR改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck：混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计
一、本文介绍 本文记录的是利用GsConv优化RT-DETR的颈部网络。深度可分离卷积（DSC）在轻量级模型中被广泛使用，但其在计算过程中会分离输入图像的通道信息，导致特征表示能力明显低于标准卷积（SC），而GsConv采用混合策略，使DSC的输出通过打乱特征更接近SC，从而优化模型的性能。本文利用GsConv+Slim Neck改进RT-DETR的颈部网络，==使其在提升特征表示能力的同时降低....
YOLOv11改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck：混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计
一、本文介绍 本文记录的是利用GsConv优化YOLOv11的颈部网络。深度可分离卷积（DSC）在轻量级模型中被广泛使用，但其在计算过程中会分离输入图像的通道信息，导致特征表示能力明显低于标准卷积（SC），而GsConv采用混合策略，使DSC的输出通过打乱特征更接近SC，从而优化模型的性能。本文利用GsConv+Slim Neck改进YOLOv11的颈部网络，==使其在提升特征表示能力的同时降低....
变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中10大拍案叫绝的操作
CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。 注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。 1. 卷积只能在同一组进行吗？....
变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。
从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。 注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。 一、卷积只能在同一组进行吗？-- G....
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