在本文中提出了一种新的Large Kernel Attention(LKA)模块,以使self-attention的自适应和长距离相关,同时避免了上述问题。作者进一步介绍了一种基于LKA的新的神经网络,即视觉注意力网络(VAN)。VAN非常简单和高效,并在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等大量实验方面,它的性能优于最先进的Vision Transformer和卷积...
Deformable Large Kernel Attention (DLKA) 是一种灵活的注意力机制,通过引入可变形的大核设计,自适应地捕捉不同形状和尺寸的对象特征,提升模型在复杂视觉任务中的性能和适应性。后面,我们尝试将Deformable Large Kernel Attention (DLKA) 与YOLOv11结合,以提高模型在多尺度目标、小目标、遮挡上的的鲁棒性和检测性能...
1. LSKA的基本概念 Large Separable Kernel Attention(LSKA)是一种用于深度学习模型的注意力机制,旨在解决传统大核注意力(Large Kernel Attention)在计算效率和模型性能之间的平衡问题。LSKA通过将大核注意力分解为一系列可分离的小核注意力,显著降低了计算复杂度,同时保持了较高的模型性能。 2. 传统大核注意力设计的...
代码可在https://github.com/StevenLauHKHK/Large-Separable-Kernel-Attention获得。 文章链接 论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 基本原理 Large Separable Kernel Attention (LSKA)是一种新颖的注意力模块设计,旨在解决Visual Attention Networks (VAN)中使用大内核卷积时所面临的计算效率问题。LSKA通过将2D深度卷积...
💡💡💡本文独家改进:大型分离卷积注意力模块( Large Separable Kernel Attention),大卷积核大幅提升检测精度的同时,LSKA模块提供了随着卷积核大小的增加而显著减少计算复杂性和内存 footprints Large Separable Kernel Attention | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点,小目标表现也十分惊人 1.Large Separable Kernel Att...
LKA是原始的Large Kernel Attention设计,包括标准深度卷积、扩张深度卷积和1x1卷积,但在处理大内核时会带来计算和内存开销。 LSKA通过级联1D卷积核的设计,有效地解决了LKA中大内核带来的问题,在保持性能的同时降低了计算复杂度和内存占用。 核心代码 importtorchimporttorch.nnasnn# 定义一个名为LSKA的神经网络模块类,继...
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...
首先,我们将解析LSKA他做了什么,LSKA(Large Separable Kernel Attention) 是一种改进的注意力机制,通过将2D卷积核分解为水平和垂直的1D卷积核,显著降低了计算复杂度和内存占用,同时保持了高性能。随后,我们会详细说明如何将该模块与YOLOv11相结合,展示代码实现细节及其使用方法,最终展现这一改进对目标检测效果的积极...
本文独家改进:大型分离卷积注意力模块( Large Separable Kernel Attention),大卷积核大幅提升检测精度的同时,LSKA模块提供了随着卷积核大小的增加而显著减少计算复杂性和内存 footprints Large Separable Kernel Attention | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点,小目标表现也十分惊人 姊妹篇:可变形大核注意力(D-LKA Attenti...
(2) We design a Dual Large Fusion Selective Kernel Attention (DLFFSKA) module to improve global perception and contextual information capture. (3) We apply transfer learning to transfer feature-rich remote sensing image features to landslide data, significantly improving segmentation performance. The ...