本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上添加注意力机制,在Windows系统和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集添加注意力机制、重头训练和性能评估过程,并讲解注意力机制模型原理以及针对添加注意力机制的代码修改部分。 课程中对YOLOv5添加了如下的注意力机制:SE、CBAM、ECA、CA。
而注意力机制允许你通过随意线索对不随意线索key进行查询某些有偏向性的value来作为输入。 10.2注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归 深度学习领域很多东西都是之前提出来的,比如卷积层,池化层都是上世纪八十年代就有的概念,上世纪 60年代其实就有数学概率方面对注意力机制的研究。如不带参数的注意力池化层,f(x)分母其...
自注意力机制属于注意力机制之一。与传统的注意力机制作用相同,自注意力机制可以更多地关注到输入中的关键信息。self-attention可以看成是multi-head attention的输入数据相同时的一种特殊情况。所以理解self attention的本质实际上是了解multi-head attention结构。 一:基本原理 对于一个multi-head attention,它可以接受三...
综上所述,多重注意力机制的实现可以借助神经网络和统计模型,也可以使用不同的算法和技术。选择合适的实现方法和算法取决于具体应用场景和问题需求。在未来的研究中,还可以进一步探索和优化不同实现方式,以提高多重注意力机制在各个领域的表现和应用价值。 5. 结论与展望 5.1 总结多重注意力机制工作原理及其优势 总...
常见的目标检测注意力机制 目标检测的基本原理 一、目标检测问题 1.目标检测的概念及基本原理 目标检测是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,并且物体还可以是多个类别。