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YOLOv9改进,YOLOv9引入LDConv线性可变形卷积,2024,二次创新RepNCSPELAN4结构


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摘要

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理论介绍

LDConv(线性可变形卷积)旨在克服标准卷积和可变形卷积的限制。标准卷积使用固定的采样位置,只能提取局部信息,而可变形卷积通过学习偏移量来调整采样网格,但它们仍然使用规则的采样网格。LDConv通过生成初始采样坐标,并根据偏移量调整采样形状,实现任意大小卷积核的特征提取。LDConv 首先生成初始采样坐标,具体步骤如下:

  • 根据卷积核参数数量 num_param,计算基数 base_int。
  • 使用 torch.meshgrid 函数生成规则卷积核的采样坐标。
  • 对规则卷积核的采样坐标进行展平处理。
  • 如果存在剩余的参数(即mod_number > 0),生成不规则卷积核的采样坐标。
  • 将规则和不规则卷积核的采样坐标合并,形成完整的采样坐标 p_n。

下图摘自论文:
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LDConv可以灵活地调整采样形状,完美实现不规则卷积特征的提取,相较于标准卷积和可变形卷积,更加通用和强大。

理论详解可以参考链接:论文地址
代码可在这个链接找到:代码地址

下文都是手把手教程,跟着操作即可添加成功


目录

  • 摘要
  • 理论介绍
  • 🎓一、YOLOv9原始版本代码下载
    • 🍀🍀1.yolov9模型结构图
    • 🍀🍀2.环境配置
  • 🎓二、LDConv代码
  • 🎓三、添加方法
    • 🍀&#

http://www.kler.cn/a/442913.html

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