【SKConv】即插即用!来自CVPR 2019的选择性内核网络帮你论文涨点

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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...

【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)

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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...

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