yolov5动态卷积
时间: 2023-08-02 12:06:12 浏览: 110
YOLOv5
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动态卷积在YOLOv5中的应用是指使用了一种名为ODConv的动态卷积操作。ODConv是一种全维度动态卷积,它通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力。这种操作可以轻松地嵌入到现有的YOLOv5网络中,并且实验证明它可以提升大模型和轻量型模型的性能。此外,ODConv搭配一个卷积核时,仍然可以取得与现有多核动态卷积相当甚至更优的性能。因此,YOLOv5中的动态卷积操作可以提高模型的表征能力和性能。[1][3]
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