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...
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...
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...
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...