scconv专题

爆改YOLOv8|利用SCConv改进yolov8-即轻量又涨点

1，本文介绍 SCConv（空间和通道重构卷积）是一种高效的卷积模块，旨在优化卷积神经网络（CNN）的性能，通过减少空间和通道的冗余来降低计算资源的消耗。该模块由两个核心组件构成：空间重构单元（SRU）：通过分离和重构的方式，SRU 有效减少空间冗余。通道重构单元（CRU）：利用分割-变换-融合策略，CRU 旨在降低通道冗余关于SCConv的详细介绍可以看论文：SCConv: S

RT-DETR改进教程|加入SCNet中的SCConv[CVPR2020]自校准卷积模块！

⭐⭐ RT-DETR改进专栏|包含主干、模块、注意力机制、检测头等前沿创新 ⭐⭐ 一、论文介绍论文链接：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf 代码链接：https://gitcode.com/MCG-NKU/SCNet/ 文章摘要： CNN的最新进展主要致力于

RT-DETR原创改进|加入SCNet中的SCConv[CVPR2020]自校准卷积模块！

⭐⭐ RT-DETR改进专栏|包含主干、模块、注意力机制、检测头等前沿创新 ⭐⭐ 一、论文介绍论文链接：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf 代码链接：https://gitcode.com/MCG-NKU/SCNet/ 文章摘要： CNN的最新进展主要致力于

即插即用模块详解SCConv:用于特征冗余的空间和通道重构卷积

目录一、摘要二、创新点说明 2.1 Methodology 2.2SRU for Spatial Redundancy编辑 2.3CRU for Channel Redundancy 三、实验 3.1基于CIFAR的图像分类 3.2基于ImageNet的图像分类 3.3对象检测四、代码详解五、总结论文：https://openaccess.thecvf

卷积篇 | YOLOv8改进之C2f模块融合SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积

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。本篇文章所作的改进即在YOLOv8主干网络中的C2f模块融合SCConv！~🌈 目录 🚀1.

YOLOv9有效改进|使用空间和通道重建卷积SCConv改进RepNCSPELAN4

专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！一、改进点介绍 SCConv是一种即插即用的空间和通道重建卷积。 RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块，类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。二、RepNCSPELAN4_SCConv模块详解 2.1 模块简介 RepN

YOLOv9独家改进|动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution与空间和通道重建卷积SCConv与RepNCSPELAN4融合

专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！一、改进点介绍 Dynamic Snake Convolution是一种针对细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征设计的卷积模块。 SCConv是一种即插即用的空间和通道重建卷积。 RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块，类似YO

YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间（形状、结构）和通道（色彩、深度）信息，这样的处理方式使得SCConv在分析图像时更加精细和高效。这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCC

【改进YOLOv8】车辆测距预警系统：融合空间和通道重建卷积SCConv改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景与意义：随着交通工具的普及和道路交通的不断增加，车辆安全问题日益凸显。特别是在高速公路等高速道路上，车辆之间的距离和速度差异较大，往往容易发生追尾事故。因此，开发一种准确可靠的车辆测距预警系统对于提高道路交通安全具有重要意义。

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

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CBA

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积 SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元： 1.空间重构单元（SRU）：SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。 2.通道重构单元（CRU）：CRU采用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。论文地址：SCConv:

YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间（形状、结构）和通道（色彩、深度）信息，这样的处理方式使得SCConv在分析图像时更加精细和高效。这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCCo

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

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CBA

YOLOv7改进策略：SCConv空间和通道重建卷积，即插即用，助力检测 | CVPR2023 SCConv

💡💡💡本文改进：SCConv（空间和通道重建卷积），一个即插即用的架构单元，可以可以直接用来替代各种卷积神经网络中的标准卷积。 SCConv | 亲测在多个数据集能够实现涨点收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研 🍉🍉🍉持续更新中，