【SKConv】即插即用！来自CVPR 2019的选择性内核网络帮你论文涨点
前言 在卷积操作中，每个卷积核都是固定大小的，无法适应输入数据中的不同空间结构。为了解决这个问题，一种新型的卷积操作——SKCONV应运而生。SKCONV引入了动态卷积核形状的概念，能够自适应地学习卷积核的形状和大小，从而能够更好地适应输入数据的空间结构，提高模型的性能。本文将介绍SKCONV的原理、实现方式以及在不同任务中的应用效果，希望能够帮助读者更好地了解这一创新性的卷积操作。...
【即插即用】TargetDrop卷积网络目标区域的正则化方法(附论文下载地址)
1、简介Dropout正则化已在深度学习中广泛使用，但对卷积神经网络的效果不佳，因为空间相关的特征允许丢弃的信息仍流经网络。已经提出了一些结构化的dropout形式来解决此问题，但是由于特征被随机丢弃，容易导致正则化过度或不足。在本文中提出了一种名为TargetDrop的正则化方法，该方法结合了注意力机制以删除区分特征单元。具体地，其掩盖了与目标通道相对应的特征图的目标区域。与其他方法进行比较或....
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