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 2025-03-19 14:23:24 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。

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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
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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 4186
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 7476
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）。
模块学习篇#1：浅析SPD-Conv的基本原理（应用理解向）
最新发布
hjs314159的博客
03-19 1474
SPD-Conv（Spatially Separated and Deformable Convolution）是一种针对低分辨率图像和小物体检测优化的卷积操作，其创新之处在于通过避免传统卷积中的步长大于1的卷积和池化操作，从而更好地保留图像的细节信息。SPD-Conv通过对输入图像进行空间划分，将其分割成多个子图，并通过特征融合的方式将这些子图合并，最终通过一个步长为1的卷积层进行进一步处理，从而获得更为精细的特征表示。这种结构特别适用于处理低分辨率图像，能够提升模型在小物体检测等任务中的表现。
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
09-22 734
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
08-22 3360
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 6099
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
09-18 673
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
突然好想你
04-03 1429
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。🌈
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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...
yolov8改进 spd
weixin_45303602的博客
07-31 266
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 4231
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
Limiiiing的博客
12-12 605
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。
YOLOv5改进 | 卷积篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）
Snu77的博客
12-18 4391
本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv（空间深度转换卷积）技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术，它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。SPD-Conv的基本概念：它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术，从而使得卷积神经网络（CNN）能更加有效地学习图像特征。这种方法通过减少信息损失和提高特征提取的准确性，优化了模型对小物体和低分辨率图像的处理能力。我在YOLOv8中利用SPD-Conv被用于替换传统的步长卷积和池化层，在不牺牲精确度的情况下减少计算复杂度（精度甚至略有提升）。
涨点神器：基于Yolov8的SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
05-04 3516
Yolov8改进：引入SPD-Conv变体，对低分辨率图像和小物体涨点明显
AI：231-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
一键难忘的博客
08-12 350
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。
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SPD-Conv| 亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.916
YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入SPD-Conv卷积
tsg6698的博客
06-20 1421
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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06-20 2214
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。
YOLOv8改进模块SPD-Conv
01-22
该方法特别适用于处理低分辨率图像中的小目标识别问题。 #### 实现方式 为了实现这一功能，在原有YOLOv8框架基础上进行了如下改动： - **导入必要库文件**：通过`from ultralytics.nn.add_modules import *`语句...
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