简介:YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| ICLR2023 高效计算与全局局部信息融合的 Sea_Attention 模块(含C2PSA二次创新) 一、本文介绍 本文记录的是利用SeaFormer++模型中提出的Sea_Attention模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。Sea_Attention利用挤压轴向注意力有效地提取全局语义信息,并通过细节增强核补充局部细节,优化...
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构,融合高频低频信息(二次创新C2PSA) YOLOv11改进合集地址: YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
简介:YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| Large Separable Kernel Attention (LSKA) 大核可分离卷积注意力 二次创新C2PSA、C3k2 一、本文介绍 本文记录的是利用LSKA 大核可分离卷积注意力模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。LSKA结合了大卷积核的广阔感受野和可分离卷积的高效性,不仅降低计算复杂度和内存占用,而且提...
以及发布了一个月左右,这个过程中我也是给大家整理了许多的机制,其中包含了C3k2、C2PSA、主干(均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放,全系列都能轻量化)、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新,也有损失函数和一些细节点上的创新 | C3k2和C2PSA以及检测头是YOLOv11和YOLOv8的主要区别也是本专栏主要改进...
新架构:YOLO11 引入了新的架构改进,例如 C3k2块、SPPF 和 C2PSA,使模型能够更有效地提取和处理特征,并提高对图像关键区域的关注度。 多任务功能:除了对象检测之外,YOLO11 还可以处理实例分割、图像分类、姿势估计和定向对象检测(定向物体检测),使其在计算机视觉任务中具有高度通用性。
程控阀在PSA工艺上的应用与改进
模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址: YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| ICLR2023 高效计算与全局局部信息融合的 Sea_Attention 模块(含C2PSA二次创新)blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/143355789 YOLOv11改进合集地址: YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、...
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构,融合高频低频信息(二次创新C2PSA) 一、本文介绍 本文记录的是利用CloFormer中的Clo block优化YOLOv11的网络模型。Clo block的作用在于采用双分支结构,同时包含了局部分支和全局分支,克服了现有轻量级模型在处理高频局部信息时的不足...
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| Large Separable Kernel Attention (LSKA) 大核可分离卷积注意力 二次创新C2PSA、C3k2 一、本文介绍 本文记录的是利用LSKA 大核可分离卷积注意力模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。LSKA结合了大卷积核的广阔感受野和可分离卷积的高效性,不仅降低计算复杂度和内存占用,而且提高了...