improving convolutional networks with self-calibrated convolutions

自校准卷积是一种改进卷积神经网络的方法。它通过在卷积层中引入自适应的权重调整机制，使得网络能够更好地适应不同的输入数据。这种方法可以提高网络的准确性和鲁棒性，特别是在处理复杂的图像数据时效果更为显著。

相关问题

Self-Calibrated Convolutions

Self-Calibrated Convolutions是一种多尺度特征提取模块，它通过特征图下采样来增大CNN的感受野，并通过自校准操作融合来自两个不同空间尺度的信息。这种方法可以增强输出特征的多样性，提高CNN的特征表示能力。与标准卷积不同，Self-Calibrated Convolutions通过自校准操作在每个空间位置周围建立了远程空间和通道间的依存关系，从而生成更具判别能力的特征表达。它没有引入额外的可学习参数，但计算量会增加。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [CVPR2020 Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions论文详解 SC-Net 注意力...](https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/110179999)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [CVPR2020 | SCNet：自校正卷积网络，无复杂度增加换来性能提升](https://blog.csdn.net/sinat_17456165/article/details/106536610)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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