YOLOv5算法进阶改进(5)— 主干网络中引入SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积

本文主要是介绍YOLOv5算法进阶改进(5)— 主干网络中引入SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言:Hello大家好,我是小哥谈。SCConv是一种用于减少特征冗余的卷积神经网络模块。相对于其他流行的SOTA方法,SCConv可以以更低的计算成本获得更高的准确率。它通过在空间和通道维度上进行重构,从而减少了特征图中的冗余信息。这种模块的设计可以提高卷积神经网络的性能。🌈  

前期回顾:

           YOLOv5算法进阶改进(1)— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

           

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