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通道分组折半卷积模块(Channel Grouping Half-convolution,CGHF): 实际意义:①传统 CNN 难以针对性提取多层级特征:果蔬图像存在三类关键特征(表面属性如颜色、形状、纹理、深度),无法“差异化”捕捉不同层级特征,导致相似类别难以区分。 ②全通道卷积导致计算与参数冗余:传统卷积对特征图所有通道进行相同操作,产生大量冗余计算,特征部分通道信息重复,无需全通道密集计算。 实现方式:①将特征图通道划分为3组,每组独立卷积实现对判别性特征的敏感度,保证不同特征(颜色、纹理、深层语义)的多样性和完整性。 ②仅对一半通道进行卷积,另一半保持不变,减少 FLOPs和内存访问量。
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【相机编年史】佳能,不只是相机巨头 | 1933~2025
运行6个电脑病毒,但是在WinArm上
小米,华为,苹果。
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