💡💡💡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...
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。 概述 基本设计: ...
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。
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...
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。
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。
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...