简介:【YOLOv11改进 - 注意力机制】 MSDA(Multi-Scale Dilated Attention):多尺度空洞注意力本文介绍了一种高效的视觉变换器——DilateFormer,通过多尺度扩张注意力(MSDA)模块,在保持高性能的同时显著降低计算成本。MSDA通过在滑动窗口内模拟局部和稀疏的块交互,实现了多尺度特征聚合。实验结果显示,DilateFormer在ImageN...
DilateFormer 的关键设计概念是利用多尺度空洞注意力(Multi-Scale Dilated Attention, MSDA)来有效捕捉多尺度的语义信息,并减少自注意力机制的冗余。 如上图所示,DilateFormer的整体架构主要由四个阶段构成。在第一阶段和第二阶段,使用 MSDA,而在后两个阶段,使用普通的多头自注意力(MHSA)。对于图像输入,DilateFormer ...
Methods: Aiming at the detection problem of irregular multi-scale insect pests in the field, a dilated multi-scale attention U-Net (DMSAU-Net) model is constructed for crop insect pest detection. In its encoder, dilated Inception is designed to replace the convolution layer in U-Net to ...
1、Multi-scale Large Kernel Attention (MLKA) MLKA首先使用 Point-wise conv 改变通道数,然后将特征 split 成三组,每个组都使用 VAN 里提出的大核卷积来处理(即depth-wise conv,dilated conv,和 point-wise conv 的组合)。三组分别使用不同尺寸的大核卷积(7×7、21×21、35×35),膨胀率分别设置为(2,3...
对于移除的池化层后接的卷积层的dilation factor扩大2倍。因此,最后一层的卷积层的的dilated factor扩大为4。通过空洞卷积,可以利用原始分类网络的参数初始化,同时产生更高分辨率的输出。该模型,在Pascal VOC2012数据集上进行训练,基于SGD优化方法,mini-batch 大小为14,学习率为1e-3,动量大小为0.9,迭代60000次。
对于移除的池化层后接的卷积层的dilation factor扩大2倍。因此,最后一层的卷积层的的dilated factor扩大为4。通过空洞卷积,可以利用原始分类网络的参数初始化,同时产生更高分辨率的输出。该模型,在Pascal VOC2012数据集上进行训练,基于SGD优化方法,mini-batch 大小为14,学习率为1e-3,动量大小为0.9,迭代60000次。
information captured from a large area while preserving spatial resolution, we adopt dilated convolutions to extract multi-scale features with rich context ... Q Yan,D Gong,JQ Shi,... - 《Pattern Recognition》 被引量: 0发表: 2022年 Attention-based Context Aggregation Network for Monocular Depth...
Subsequent to CBAM application, a dilated convolution layer is employed to enlarge the receptive field and acquire a greater amount of contextual information. In order to illustrate the influence of attention placement on performance, we performed four sets of comparative experiments on both the ISIC20...
1、Multi-scale Large Kernel Attention (MLKA) MLKA首先使用 Point-wise conv 改变通道数,然后将特征 split 成三组,每个组都使用 VAN 里提出的大核卷积来处理(即depth-wise conv,dilated conv,和 point-wise conv 的组合)。三组分别使用不同尺寸的大核卷积(7×7、21×21、35×35),膨胀率分别设置为(2,...
受到空洞卷积(dilated convolution【传送门】)的启发(具体参考Yu and Koltun在2015的Multi-scale context aggregation by dilated convolutions. ),一个M3D层包含了一个空间卷积核和 n 个不同时间跨度的平行时间核。假设一个输入的特征为: ,定义M3D层为: ...