YOLOv8改进 2 人赞同了该文章 摘要 卷积和循环神经网络中的操作都是一次处理一个局部邻域,在这篇文章中,作者提出了一个非局部的操作来作为捕获远程依赖的通用模块。 受计算机视觉中经典的非局部均值方法启发,我们的非局部操作计算某一位置的响应为所有位置特征的加权和。而且,这个模块可以插入到许多计算机视觉网络架构...
为了进一步提升模型效率,还进行了如下调整: (1)将θ,φ,g的通道数设置为输入feature maps的一半,这样会大大减少计算量(2)采用抽样的方式,进一步减轻计算量,将non-local改进为如下公式: 其中,x^是x经过池化后得到,在空间域中执行这个操作,可以将成对计算的数量减少1/4。这个技巧不会改变非局部的行为,只会使计算...
(1)将θ,φ,g的通道数设置为输入feature maps的一半,这样会大大减少计算量 (2)采用抽样的方式,进一步减轻计算量,将non-local改进为如下公式: 其中,x^是x经过池化后得到,在空间域中执行这个操作,可以将成对计算的数量减少1/4。这个技巧不会改变非局部的行为,只会使计算变得更稀疏,实现起来也很简单,只需要在上...
相比之下,非局部神经网络更多地被应用于图像和视频分析领域,其设计更侧重于捕获这些类型数据中的空间和时空依赖。 采用自注意力机制改进的方法: 【YOLO v5 v7 v8 小目标改进】BiFormer:从局部空间特征到高效的全局空间特征 应用场景选择: 选择非局部神经网络还是其他技术,取决于特定任务的需求: 对于需要捕获图像或视...
(2)采用抽样的方式,进一步减轻计算量,将non-local改进为如下公式: 其中,x^是x经过池化后得到,在空间域中执行这个操作,可以将成对计算的数量减少1/4。这个技巧不会改变非局部的行为,只会使计算变得更稀疏,实现起来也很简单,只需要在上图中θ,g中将一个最大池化层即可。
问题与改进: 传统的Non-local块包含大量背景信息,导致噪声较多,影响模型精度。 为解决这些问题,研究者们提出了多种改进方法,如A2Net、CGNL、CCNet等,但这些方法往往缺乏长期依赖,更多地进行局部滤波。 Spectral Nonlocal Block (SNL block): 作为一种新的Non-local块视角,SNL block将其视为...
尽管non-local模块在许多任务中表现出色,但仍存在一些可以改进的地方。例如: 计算效率:non-local模块的计算复杂度较高,特别是在输入特征图较大时。可以通过引入子采样、降维等方法来降低计算量。 变体设计:除了基本的non-local模块外,还可以设计各种变体以适应不同的任务需求。例如,金字塔non-local模块通过结合多尺度...
1⃣虽然操作比较简单,但是当输入feature map size较大时,占用显存比较多,计算量也比较大,如何精简操作并保持全局感受野,成为这个的改进方向之一。 2⃣只对spatial操作,可以叠加上channel的信息。 四、Criss-Cross attention 1. 动机 non-local可以在feature map的空间上可以捕捉长距离的上下文信息,但是中间过程的相...
在视频分类的任务上,即使没有任何花哨的东西,我们的non-local模型也可以在Kinetics和Charades数据集上竞争或超过当前的竞赛获胜者。在静态图像识别中,我们的non-local模型改进了目标检测/分割和姿态估计的COCO suite任务。代码可见https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net....
non-local块非常灵活,可以很容易地与卷积层或循环层结合使用。它可以放在网络前面的部分,让网络同时捕获...。non-local块在每个阶段的最后一个残差块前面。在res2,res3,res4阶段插入一个non-local块的改进效果相似,而在res5阶段的效果差了点,原因可能是res5阶段有一个小的空间大小...