方法:论文探讨了可变形卷积与空间注意力之间的关系,并提出了一种新的网络结构DSAN,该网络结构结合了这两种机制,以提高轻量级卷积神经网络的性能。另外,还提出了基于空间注意力的变形采样模块DSA,以提高模型的形状适应性并减少计算负担。 创新点: 针对轻量级卷积神经网络(CNNs),提出了一种简化版的可变形卷积操作DSCN,...
可变形卷积(Deformable Convolution)和注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习领域中两个重要的概念,它们可以结合使用以提高模型的性能和适应性。 可变形卷积:可变形卷积通过引入可学习的偏移量来适应物体形状的变化,从而提高模型的适应性和特征提取能力。 注意力机制:注意力机制可以动态地关注输入数据中的重要特征,提高...
Deformable-LKA(Deformable Large Kernel Attention)是一种结合了可变形卷积和大核注意力的创新技术。它通过动态调整卷积核的形状和大小,以及利用大核注意力机制捕获更丰富的特征信息,显著提升了模型对复杂视觉信息的处理能力。 原理详解 可变形卷积: 可变形卷积是一种能够捕获空间上不规则特征依赖关系的卷积方式。相比传...
为了解决这些挑战,我们引入了Deformable LargeKernelAttention (D-LKA Attention)}的概念,这是一种采用大卷积核来充分理解体积上下文的简化注意力机制。 这种机制在类似于自注意力的感受野中运行,同时避免了计算开销。 此外,我们提出的注意力机制受益于可变形卷积来灵活地扭曲采样网格,使模型能够适当地适应不同的数据模式。
众易申请基于可变形区域注意力机制的招牌缺陷识别专利，提高招牌图像缺陷识别准确度 金融界2025年1月28日消息，国家知识产权局信息显示，广州众易用智能科技有限公司申请一项名为“基于可变形区域注意力机制的招牌缺陷识别方法及系统”的专利，公开号CN 119360080 A，申请日期为2024年9月。专利摘要显示，本申请公开了基于...
「可变形卷积」是一种非常好用的深度学习论文找创新点、改模型的模块!比如D-LKA Attention模型,就只是常规魔改注意力机制,但结合了可变形卷积,获得了亮眼的效果,成功发表在wacv2024(仅次于CV三大顶会)。主要在于:相比传统方法,其能够根据目标的形状和位置进行自适应
当可变形注意力机制引入Vision Transformer 【GiantPandaCV导语】通过在Transformer基础上引入Deformable CNN中的可变性能力,在降低模型参数量的同时提升获取大感受野的能力,文内附代码解读。 引言 Transformer由于其更大的感受野能够让其拥有更强的模型表征能力,性能上超越了很多CNN的模型。
简介:YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像 一、本文介绍 本文记录的是利用D-LKA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。D-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性,有效地处理复杂的图像信息。本文将其应用到v11中,并进行二次创新,使网络...
为了应对这些挑战,我们引入了可变形大核注意力(D-LKA Attention)的概念,这是一种采用大卷积核来充分理解体积上下文的简化注意力机制。 这种机制在类似于自注意力的感受野中运行,同时避免了计算开销。 此外,我们提出的注意力机制受益于可变形卷积来灵活地扭曲采样网格,使模型能够适当地适应不同的数据模式。我们设计了 ...
当可变形注意力机制引入VisionTransformer 当可变形注意⼒机制引⼊VisionTransformer 【GiantPandaCV 导语】通过在Transformer 基础上引⼊Deformable CNN 中的可变性能⼒，在降低模型参数量的同时提升获取⼤感受野的能⼒，⽂内附代码解读。Transformer 由于其更⼤的感受野能够让其拥有更强的模型表征能⼒，性能...