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卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中，它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN…
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf 代码地址：https://github.com/labsaint/spd-conv
卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中，它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计，即使用strided convolution和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失和较低效率的特征表示的学习。为此，我们提出了一种新的CNN模块，称为SPD-Conv，以取代每个strided convolution和每个池化层(从而完全消除了它们)。SPD-Conv由 space-to-depth (SPD)层和non-strided convolution(Conv)层组成，可以应用于大多数CNN架构。 我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释了这种新的设计：目标检测和图像分类。然后，我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和
