它通过堆叠和拆分特征图来连接卷积和Transformer操作。 2.2.2 注意力机制 AssemFormer采用的多头部自注意力机制(MHSA),公式为$\mathcal{A}{ViT}(q,k,v)=softmax\left(\frac{qk^{T}}{\sqrt{D{h}}}\right)v,其中q、k、v是输入序列z\in\mathbb{R}^{\hat{N}×\dot{D}}的查询、键和值向量,N表示...
它通过堆叠和拆分特征图来连接卷积和Transformer操作。 2.2 注意力机制 AssemFormer采用的多头部自注意力机制(MHSA),公式为 AViT(q,k,v)=softmax(qkTDh)v ,其中 、、q、k、v 是输入序列 z∈RN^×D˙ 的查询、键和值向量, N 表示补丁数量, D 表示补丁大小, m 个自注意力操作时 Dh=D/m 。这种机制有...
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合,充分发挥两者优势 Limiiiing 计算机视觉方向,SCI发表1 人赞同了该文章 一、本文介绍 本文记录的是利用ACmix改进YOLOv11检测模型,卷积和自注意力是两种强大的表示学习技术,本文利用两者之间潜在的紧密关系,进行二次创新,实现优势互补,减少冗余,通过...
简介:YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新C3k2) 一、本文介绍 本文记录的是利用Contextual Transformer (CoT)模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。CoT将静态上下文和自注意力学习动态上下文统一在一个架构中,有效地提升了在 2D 特征图上进行视觉表...
我们提出了PARC-Net,这是一个纯基于ConvNet的主干模型,通过将视觉Transformer的优点融合到ConvNet中来进一步增强这些优点。 具体来说,我们提出了位置感知循环卷积(ParC),这是一种轻量级的卷积运算,它拥有全局感受野,同时产生像局部卷积一样的位置敏感特征。 我们将ParCs和压缩激励操作结合起来,形成一个类似于MetaFormer...
简介:RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新) 一、本文介绍 本文记录的是利用Contextual Transformer (CoT)模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。CoT将静态上下文和自注意力学习动态上下文统一在一个架构中,有效地提升了在 2D 特征图上进行视觉表示学...
融合输出:最后将静态和动态上下文表示融合作为输出。 在这里插入图片描述 三、CoT的实现代码 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: RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新)blog.csdn.net/qq_42591591/...
我们提出了PARC-Net,这是一个纯基于ConvNet的主干模型,通过将视觉Transformer的优点融合到ConvNet中来进一步增强这些优点。 具体来说,我们提出了位置感知循环卷积(ParC),这是一种轻量级的卷积运算,它拥有全局感受野,同时产生像局部卷积一样的位置敏感特征。 我们将ParCs和压缩激励操作结合起来,形成一个类似于MetaFormer的...
AssemFormer模块包含一个 3×3 卷积和一个 1×1 卷积,接着是两个Transformer块和两个卷积操作。它通过堆叠和拆分特征图来连接卷积和Transformer操作。 2.2 注意力机制 AssemFormer采用的多头部自注意力机制(MHSA),公式为 AViT(q,k,v)=softmax(qkTDh)v ,其中 、、q、k、v 是输入序列 z∈RN^×D˙ 的查询...
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合,充分发挥两者优势 Limiiiing 计算机视觉方向,SCI发表一、本文介绍 本文记录的是利用ACmix改进RT-DETR检测模型,卷积和自注意力是两种强大的表示学习技术,本文利用两者之间潜在的紧密关系,进行二次创新,实现优势互补,减少冗余,通过实验证明,实现模型有效...