akconv专题
【YOLOv5/v7改进系列】引入AKConv——即插即用的卷积块
一、导言 介绍了一种名为AKConv（Alterable Kernel Convolution）的新型卷积操作，旨在解决标准卷积操作存在的两个根本性问题。首先，标准卷积操作受限于局部窗口，无法捕获来自其他位置的信息，且其采样形状固定；其次，卷积核的大小固定为k×k的正方形，参数数量随着尺寸的增加呈平方增长，这在硬件资源上不够友好。 AKConv的关键创新点在于它能够提供任意数量的参数和任意
RT-DETR 模型改进 | AKConv：具有任意采样形状和任意参数数量的卷积核
基于卷积操作的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积操作存在两个固有缺陷。一方面，卷积操作受限于局部窗口，无法捕捉其他位置的信息，而其采样形状是固定的。另一方面，卷积核的大小固定为k×k，呈固定的正方形形状，而参数数量往往随大小呈平方增长。显然，不同数据集和不同位置的目标形状和大小各异。具有固定采样形状和正方形的卷积核不太适应变化的目标。为了解决上述问题，本文探讨了可变核卷积（AKC
即插即用篇 | AKConv：具有任意采样形状和任意参数数量的卷积核
基于卷积操作的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积操作存在两个固有缺陷。一方面，卷积操作受限于局部窗口，无法捕捉其他位置的信息，而其采样形状是固定的。另一方面，卷积核的大小固定为k×k，呈固定的正方形形状，而参数数量往往随大小呈平方增长。显然，不同数据集和不同位置的目标形状和大小各异。具有固定采样形状和正方形的卷积核不太适应变化的目标。为了解决上述问题，本文探讨了可变核卷积（AKC
优化改进YOLOv8算法之AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，效果秒杀DSConv
目录 1 AKConv原理 1.1 Define the initial sampling position 1.2 Alterable convolutional operation 1.3 Extended AKConv 2 YOLOv8中加入AKConv模块 2.1 AKConv.py文件配置 2.2 task.py配置 2.3 创建添加优化点模块的yolov8-AKConv
优化改进YOLOv5算法之AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，效果秒杀DSConv
1 AKConv原理 AKConv: Convolutional Kernel with Arbitrary Sampled Shapes andArbitrary Number of Parameters 摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了令人瞩目的成果，但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。一方面，卷积运算仅限于局部窗口，无法捕获其他位置的信息， 并且它的采样形状是固定的。 另一
YOLOv5改进 | 2023卷积篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作中的固有缺陷（采样形状是固定的），AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数（如1, 2, 3, 4, 5, 6, 7等）来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。AKConv能够根据硬件环境，使卷积参数的数量呈线性增减（非常适用于轻量化模
YOLOv8改进 | 2023 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作中的固有缺陷（采样形状是固定的），AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数（如1, 2, 3, 4, 5, 6, 7等）来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。AKConv能够根据硬件环境，使卷积参数的数量呈线性增减（非常适用于轻量化模
目标检测算法改进系列之添加变核卷积AKConv模块
AKConv变核卷积 KConv的主要思想：AKConv（可变核卷积）主要提供一种灵活的卷积机制，允许卷积核具有任意数量的参数和采样形状。这种方法突破了传统卷积局限于固定局部窗口和固定采样形状的限制，从而使得卷积操作能够更加精准地适应不同数据集和不同位置的目标。 AKConv的改进点： （1）灵活的卷积核设计：AKConv允许卷积核具有任意数量的参数，这使得其可以根据实际需求调整大小和形状，从而
YOLOv8改进 | 2023 | AKConv轻量级架构下的高效检测（可变核卷积）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是AKConv（可变核卷积）是一种创新的卷积神经网络操作，它旨在解决标准卷积操作中的固有缺陷（采样形状是固定的），AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数（如1, 2, 3, 4, 5, 6, 7等）来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。AKConv能够根据硬件环境，使卷积参数的数量呈线性增
YoloV5改进策略：AKConv即插即用，轻松涨点
文章目录 摘要论文：《AKConv：具有任意采样形状和任意数目参数的卷积核》1、引言2、相关工作3、方法3.1、定义初始采样位置3.2、可变卷积操作3.3、扩展AKConv 4、实验4.1、在COCO2017上的目标检测实验4.2、在VOC 7+12上的目标检测实验4.3、在VisDrone-DET2021上的目标检测实验4.4、比较实验4.5、探索初始采样形状 5、分析讨论6、结论Yolo
AKConv：具有任意采样形状和任意数目参数的卷积核
文章目录 摘要1、引言2、相关工作3、方法3.1、定义初始采样位置3.2、可变卷积操作3.3、扩展AKConv 4、实验4.1、在COCO2017上的目标检测实验4.2、在VOC 7+12上的目标检测实验4.3、在VisDrone-DET2021上的目标检测实验4.4、比较实验4.5、探索初始采样形状 5、分析讨论6、结论 摘要 https://arxiv.org/pdf/231
YOLOv8优化策略：自适应改变核大小卷积AKConv，效果优于标准卷积核和DSConv |2023.11月最新成果
🚀🚀🚀本文改进： AKConv 中，通过新的坐标生成算法定义任意大小的卷积核的初始位置。 为了适应目标的变化，引入了偏移量来调整每个位置的样本形状。 此外，我们通过使用具有相同大小和不同初始采样形状的 AKConv 来探索神经网络的效果。 AKConv 通过不规则卷积运算完成高效特征提取的过程，为卷积采样形状带来更多探索选择。 直接代替标准卷积使用 🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏