YoloCS：有效降低特征图空间复杂度（附论文下载）

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点击蓝字 关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ 计算机视觉研究院 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 论文地址：YOLOCS: Object Detection based on Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification (arxiv.org) 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 通过压缩特征图的空间分辨率，提高了对象检测的准确性和速度。本文的主要贡献在于引入了一种新的特征空间固化方法，能够有效地降低特征图的时空复杂度，提高对象检测的效率和准确性。 01 总  述 在今天分享中，研究者检查了在特征纯化和梯度反向传播过程中信道特征和卷积核之间的关联，重点是网络内的前向和反向传播。因此，研究者提出了一种称为密集通道压缩的特征空间固化方法。根据该方法的核心概念，引入了两个用于骨干网络和头部网络的创新模块：用于特征 ………………………………