self-attention是一种特殊的注意力机制,起源于自然语言处理(NLP)。由于其具有较强的长程依赖性和适应性,在计算机视觉中发挥着越来越重要的作用。各种深度self-attention网络在不同视觉任务上的表现明显优于主流cnn,显示出基于注意力的模型的巨大潜力。然而,self-attention最初是最终为NLP设计的。在处理计算机视觉任务时...
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...
LSKA-trivial是对LKA-trivial的改进,通过可分离卷积核的级联降低了参数数量的增长,提高了计算效率。 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...
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...
YoloV8改进策略:注意力改进|引入DeBiLevelRoutingAttention注意力模块(全网首发) 路由模型网络性能self 在计算机视觉领域,目标检测任务的性能提升一直是研究热点。我们基于对YoloV8模型的深入理解,创新性地引入了DeBiLevelRoutingAttention(简称DBRA)注意力模块,旨在进一步增强模型的特征提取能力和目标检测精度。 AI浩 2024/10...
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...
Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History 29 Commits 2D 3D images .gitignore README.md README WACV 2024 We have introduced a novel approach calledDeformable Large Kernel Attention (D-LKA Attention)to enhance...
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...
Beyond Self-Attention: Deformable Large Kernel Attention for Medical Image Segmentation 主要贡献: 提出了D-LKA Attention,这是一种高效的注意力机制,使用大卷积核来充分理解体积上下文,同时避免了计算开销。 引入了可变形卷积,使模型能够适应不同的数据模式,更好地捕捉医学图像中的变形。
and variable environmental conditions, in this paper, we propose a ship detection algorithm CSD-YOLO (Context guided block module, Slim-neck, Deformable large kernel attention-You Only Look Once) based on the deformable large kernel attention (D-LKA) mechanism, which was improved based on YOLOv8...