【即插即用涨点模块-卷积】SPDConv空间深度卷积，助力小目标与低分辨有效涨点【附源码+注释】

《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

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21.【基于深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于深度学习的葡萄簇目标检测系统】
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33.【基于深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】	66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】	68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】	70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统】	72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统】
73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统】	74.【基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统】
75.【基于深度学习的遥感视角船只智能检测系统】	76.【基于深度学习的胃肠道息肉智能检测分割与诊断系统】
77.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】	78.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】
79.【基于深度学习的果园苹果检测与计数系统】	80.【基于深度学习的半导体芯片缺陷检测系统】
81.【基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测与诊断系统】	82.【基于深度学习的运动鞋品牌检测与识别系统】
83.【基于深度学习的苹果叶片病害检测识别系统】	84.【基于深度学习的医学X光骨折检测与语音提示系统】
85.【基于深度学习的遥感视角农田检测与分割系统】	86.【基于深度学习的运动品牌LOGO检测与识别系统】
87.【基于深度学习的电瓶车进电梯检测与语音提示系统】	88.【基于深度学习的遥感视角地面房屋建筑检测分割与分析系统】
89.【基于深度学习的医学CT图像肺结节智能检测与语音提示系统】	90.【基于深度学习的舌苔舌象检测识别与诊断系统】
91.【基于深度学习的蛀牙智能检测与语音提示系统】	92.【基于深度学习的皮肤癌智能检测与语音提示系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

摘要

• ​核心问题：现有CNN架构在低分辨率图像和小物体检测任务中性能显著下降，根源在于普遍使用的跨步卷积（strided convolution）和池化层会导致细粒度信息丢失。
• ​解决方案：提出新型CNN构建模块SPD-Conv，完全替代跨步卷积和池化层，由空间到深度（SPD）层+非跨步卷积层组成。
• ​效果：
  • 在目标检测（YOLOv5改造）和图像分类（ResNet改造）任务中验证
  • 在COCO、Tiny ImageNet等数据集上显著提升AP和top-1准确率
  • 对小物体检测（APs提升最高达19%）和低分辨率图像效果尤为突出

方法详解

1. SPD-Conv结构

组件	功能	数学表达	特点
​SPD层	特征图下采样	输入：$X(S,S,C_1)$ → 输出：$X^{\prime }(\frac{S}{scale},\frac{S}{scale},scal{e}^2{C}_1)$	无信息丢失的下采样
​非跨步卷积	通道数调整	使用stride=1的卷积核，输出$X^{\prime \prime }(\frac{S}{scale},\frac{S}{scale},C_2)$	保留全部判别性特征

2. 实现细节

• ​SPD层工作流程：

  1. 按scale因子切片特征图（如scale=2时得到4个子图）
  2. 沿通道维度拼接子图
  3. 示例：640x640输入 → SPD(scale=2) → 320x320输出（通道数×4）

• ​与传统方法对比：

  方法	信息保留	适用场景	计算效率
  跨步卷积	丢失高频信息	高分辨率场景	高
  最大池化	丢失空间细节	大物体检测	高
  SPD-Conv	完全保留	小物体/低分辨率	中等

创新点

1. ​架构革新：

   • 首次完全消除CNN中的跨步操作
   • 统一处理下采样（替代池化和跨步卷积）

2. ​理论突破：

   • 证明传统下采样是性能瓶颈的理论依据
   • 提出信息无损下采样范式

3. ​工程价值：

   • 即插即用：兼容主流CNN架构（YOLO/ResNet等）
   • 开源实现：提供PyTorch/TensorFlow支持

4. ​性能优势：

   • COCO数据集小物体AP提升最高达19%
   • Tiny ImageNet分类准确率提升2.84%

SPD-Conv的作用机制

在目标检测中的应用（YOLOv5-SPD）

1. ​改造点：

   • 替换7个stride=2卷积层（Backbone 5层 + Neck 2层）
   • 保持原网络宽度/深度缩放策略

2. ​效果增强原理：

   • 多尺度特征保留：SPD层将空间信息转化为通道信息
   • 小物体检测：1/4分辨率下仍保持有效特征

3. ​可视化对比：

   • 传统YOLOv5：漏检被遮挡物体（长颈鹿）
   • YOLOv5-SPD：成功检测微小物体（人脸+长椅）

在图像分类中的应用（ResNet-SPD）

1. ​改造策略：

   • 移除原始max pooling层（因输入分辨率已较低）
   • 替换4个stride=2卷积

2. ​分类优势：

   • 低分辨率图像（64x64）纹理特征保留更完整
   • 错误案例分析：ResNet18误分类样本被SPD版本正确识别

总结与启示

1. ​核心结论：

   • 传统下采样方法是小物体检测的性能瓶颈
   • SPD-Conv在同等参数量下实现显著性能提升

2. ​应用指导：

   • ​推荐场景：监控摄像头、医学影像、卫星图像等小物体/低分辨率任务
   • ​慎用场景：高分辨率大物体检测（可能增加不必要计算量）

SPDConv模块源码与注释

#论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641.pdf
#代码地址：https://github.com/LabSAINT/SPD-Convimport torch
import torch.nn as nn# 自动填充函数，用于确保卷积操作后输出的特征图尺寸与输入相同
def autopad(k, p=None, d=1):  # kernel, padding, dilation"""计算填充大小，使得卷积操作后输出尺寸与输入相同。参数:k (int or list): 卷积核大小p (int or list, optional): 填充大小，默认为Noned (int or list, optional): 膨胀因子，默认为1返回:p (int or list): 计算后的填充大小"""if d > 1:k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k]  # 计算实际卷积核大小if p is None:p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]  # 自动计算填充大小return p# 定义SPDConv类，继承自nn.Module
class SPDConv(nn.Module):"""标准卷积层，支持多种参数配置，包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、分组、膨胀因子和激活函数。参数:c1 (int): 输入通道数c2 (int): 输出通道数k (int, optional): 卷积核大小，默认为1s (int, optional): 步幅，默认为1p (int or list, optional): 填充大小，默认为Noneg (int, optional): 分组数，默认为1d (int or list, optional): 膨胀因子，默认为1act (bool or nn.Module, optional): 是否使用激活函数，默认为True"""default_act = nn.SiLU()  # 默认激活函数为SiLUdef __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):"""初始化卷积层。参数:c1 (int): 输入通道数c2 (int): 输出通道数k (int, optional): 卷积核大小，默认为1s (int, optional): 步幅，默认为1p (int or list, optional): 填充大小，默认为Noneg (int, optional): 分组数，默认为1d (int or list, optional): 膨胀因子，默认为1act (bool or nn.Module, optional): 是否使用激活函数，默认为True"""super().__init__()c1 = c1 * 4  # 将输入通道数乘以4self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)  # 定义卷积层self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)  # 定义批量归一化层self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()  # 定义激活函数def forward(self, x):"""前向传播函数，对输入进行卷积、批量归一化和激活操作。参数:x (torch.Tensor): 输入张量返回:torch.Tensor: 处理后的张量"""# 将输入张量按通道维度进行切片并拼接，增加通道数x = torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)# 应用卷积、批量归一化和激活函数return self.act(self.bn(self.conv(x)))def forward_fuse(self, x):"""前向传播函数（融合版本），对输入进行卷积和激活操作，不包含批量归一化。参数:x (torch.Tensor): 输入张量返回:torch.Tensor: 处理后的张量"""# 将输入张量按通道维度进行切片并拼接，增加通道数x = torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)# 应用卷积和激活函数return self.act(self.conv(x))

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