一、本文介绍
本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间（形状、结构）和通道（色彩、深度）信息，这样的处理方式使得SCConv在分析图像时更加精细和高效。这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCConv的这种能力，特别是在处理大量数据和复杂图像时的优势。本文通过先介绍SCConv的基本网络结构和原理当大家对该卷积有一个大概的了解，然后教大家如何将该卷积添加到自己的网络结构中(值得一提的是该卷积的GFLOPs降低了0.3左右适合轻量化的读者) 。
适用检测目标：所有的目标检测均有一定的提点
推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新
二、网络结构讲解
2.1 SCConv的主要思想
SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元：
1.空间重构单元（SRU）：SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。
2.通道重构单元（CRU）：CRU采用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。
下面是SCConv的结构示意图->
下面我将分别解释这两个单元->
2.2 空间重构单元（SRU）
空间重构单元（SRU）是SCConv模块的一部分，负责减少特征在空间维度上的冗余。SRU接收输入特征，并通过以下步骤处理：
1. 组归一化（Group Normalization）：首先对输入特征进行归一化，以减少不同特征图之间的尺度差异。 2. 权重生成：通过应用归一化和激活函数，如Sigmoid，从归一化的特征图中生成权重。 3. 特征分离：根据生成的权重，对输入特征进行分离，形成多个子特征集。 4. 特征重构：最后，这些分离出来的特征集经过变换和重组，产生空间精炼的特征输出，以便进一步处理。
上图展示了空间重构单元（SRU）的架构。SRU的工作流程如下：
1. 输入特征X：首先进行组归一化（GN）处理。 2. 分离：通过一系列的权重，对特征进行加权，这些权重是通过输入特征的通道，经过归一化和非线性激活函数（如Sigmoid）计算得到的。 3. 重构：加权后的特征被分割成两个部分 ，然后这两部分各自经过变换，最终通过加法和拼接操作重构，得到空间精炼特征。
总结：这个单元的设计目的是为了减少输入特征的空间冗余，从而提高卷积神经网络处理特征的效率。
2.3 通道重构单元（CRU）
通道重构单元（CRU）是SCConv模块的一部分，旨在减少卷积神经网络特征的通道冗余。CRU对经过空间重构单元（SRU）处理后的特征进一步操作，通过以下步骤减少通道冗余：
上图详细展示了通道重构单元（CRU）的架构，该单元从空间精炼特征 \( X^W \) 开始进行处理。CRU的工作流程包括以下几个步骤：
1. 分割（Split）：特征 被分割成两部分，通过不同比例的路径进行不同的1x1卷积处理。 2. 变换（Transform）：通过全局卷积（GWC）和点卷积（PWC）进一步变换这两部分特征。 3. 融合（Fuse）：两个变换后的特征，经过池化和SoftMax加权融合，形成最终的通道精炼特征 。
总结：这种结构旨在通过细致地处理各个通道，减少不必要的信息，并提高网络的整体性能和效率。通过这一过程，CRU有效地提高了特征的表征效率，同时减少了模型的参数数量和计算成本。
