改进YOLOv5:加入非对称卷积块ACNet,加强CNN 的内核骨架,包含VOC对比实验
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改进YOLOv5:加入非对称卷积块ACNet,加强CNN 的内核骨架。
- 研究概括
- 代码使用
- 配置文件如下
- 输出网络结构
研究概括
在这里插入图片描述
ACNet是一篇在ICCV 2019上发表的论文,题为“ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons of Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks”,由 Qibin Hou, Ming-Ming Cheng, Xiangyu Zhang, Yunwhan Jia, and Jiashi Feng 提出。该论文通过引入非对称卷积块(Asymmetric Convolution Blocks, ACB)来增强卷积神经网络(CNN)的性能。
背景与动机
传统的CNN通过对称卷积核进行卷积操作。然而,这种方法在某些情况下可能会限制网络的表达能力和泛化能力。为了解决这一问题,作者提出了ACNet,通过使用非对称卷积块来提升网络的性能和表达能力。
核心贡献
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