【YOLOv8改进】 SPD-Conv空间深度转换卷积，处理低分辨率图像和小对象问题 (论文笔记+引入代码)-Toy模板网

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介绍

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摘要

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）。SPD-Conv由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成，并且可以应用于大多数（如果不是全部的话）CNN架构中。我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释这一新设计：目标检测和图像分类。然后，我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet来创建新的CNN架构，并通过实验证明我们的方法特别是在图像分辨率低和小对象的困难任务上显著优于最先进的深度学习模型。我们已经在开放源代码。