💡💡💡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...
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...
Large Separable Kernel Attention| 亲测在血细胞检测项目中涨点,map@0.5 从原始0.895提升至0.904,YOLOv8n GFLOPs 8.1降低到 7.0 1.血细胞检测介绍 数据来源于医疗相关数据集,目的是解决血细胞检测问题。任务是通过显微图像读数来检测每张图像中的所有红细胞(RBC)、白细胞(WBC)以及血小板 (Platelets)共三类 意义:...
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...
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深度卷积层的卷积核分解为级联的水平和垂直1-D卷积核,从而实现了对大内核的直接使用,无需额外的模块。
Large Separable Kernel Attention (LSKA) This repository implements the model proposed in the paper: Kin Wai Lau, Lai-Man Po, Yasar Abbas Ur Rehman,Large Separable Kernel Attention: Rethinking the Large Kernel Attention Design in CNN [arXiv paper] ...
Large separable kernel attention: Rethinking the large kernel attention design in CNN Expert Syst. Appl., 236 (2024), Article 121352, 10.1016/j.eswa.2023.121352 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417423018547 View PDFView articleView in ScopusGoogle Scholar Lei et al., ...
Moreover, a lightweight model built from a lot of depth-wise separable convolution layers cannot achieve the accuracy required for autonomous driving. We introduce Large Kernel Attention (LKA) technology to decouple the large kernel convolutions. It can combine high accuracy with small computational ...
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深度卷积层的卷积核分解为级联的水平和垂直1-D卷积核,从而实现了对大内核的直接使用,无需额外的模块。
本文记录的是利用LSKA 大核可分离卷积注意力模块优化YOLOv10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,而且提高了模型对不同卷积核大小的适应性。本文将其应用到v10中,利用LSKA提高模型对不同尺度目标的检测能力。