本文内容：添加ScConv
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论文简介
卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取冗余特征。最近的作品要么压缩训练有素的大型模型，要么探索设计良好的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩，并提出了一种高效的卷积模块，称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution)，以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。提出的SCConv由空间重构单元(SRU)和信道重构单元(CRU)两个单元组成。SRU采用分离重构的方法来抑制空间冗余，CRU采用分离变换融合的策略来减少信道冗余。此外，SCConv是一种即插即用的架构单元，可直接用于替代各种卷积神经网络中的标准卷积。实验结果表明，scconvo嵌入模型能够通过减少冗余特征来获得更好的性能，并且显著降低了复杂度
标签：重构,SCConv,19,步骤,Unet,卷积,ScConv,单元,冗余 From： https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/141830925