YOLOv5算法进阶改进(19)— 在主干网络中引入SAConv | 轻量化的可切换空洞卷积
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前言:Hello大家好,我是小哥谈。Switchable Atrous Convolution(SAC)是一种用于图像处理和计算机视觉任务的卷积神经网络(CNN)操作。它是在传统的空洞卷积的基础上进行改进的。传统的空洞卷积是一种通过在卷积核中引入空洞(或称为膨胀率)来扩大感受野的技术。然而,传统的空洞卷积只能使用固定的膨胀率,而无法根据不同的输入场景进行自适应调整。SAC通过引入一个可学习的开关参数来解决这个问题,该参数可以控制卷积操作中的膨胀率。这样,网络可以根据输入数据的特征来自适应地选择合适的膨胀率,从而在不同的场景下获得更好的性能。本文就给大家详细介绍如何在YOLOv5主干网络结构中引入SAConv!~🌈
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