只捕捉了空间适应性,而忽略了通道的适应性 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...
Lau, K. W., Po, L. M., & Rehman, Y. A. U. (2024). Large Separable Kernel Attention: Rethinking the Large Kernel Attention Design in CNN. Expert Systems with Applications, 236,121352. Proposed Method 首先介绍LCAN的整体网络体系结构,然后详细介绍所设计的多尺度蓝图可分离卷积(MBSConv)以及...
💡💡💡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...
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...
We introduce Large Kernel Attention (LKA) technology to decouple the large kernel convolutions. It can combine high accuracy with small computational cost. Furthermore, we use LKA as the basis for designing a new module (Res-VAN) that can be used to build backbone networks. This study ...
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...
We have introduced a novel approach calledDeformable Large Kernel Attention (D-LKA Attention)to enhance medical image segmentation. This method efficiently captures volumetric context using large convolution kernels, avoiding excessive computational demands. D-LKA Attention also benefits from deformable convolu...
Kin Wai Lau, Lai-Man Po, Yasar Abbas Ur Rehman,Large Separable Kernel Attention: Rethinking the Large Kernel Attention Design in CNN [arXiv paper] The implementation code is based on theVisual Attention Network (VAN), Computational Visual Media, 2023. For more information, please refer to the...
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...
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...