RFAConv的核心思想是通过关注感受野的空间特征,并为每个感受野生成独立的注意力权重,从而实现参数不共享的卷积操作。 对于输入 X,RFAConv的实现过程: Receptive-Field Spatial Feature:对于输入特征,首先通过Group Conv将输入特征图转换为感受野空间特征图,每个感受野对应一个独立的滑动窗口。然后调整形状,将感受野空间特征图...
感受野空间特征是根据卷积核的大小动态生成的,因此,RFA是卷积的固定组合,离不开卷积运算的帮助,同时依靠RFA来提高性能,所以我们 提出感受野注意卷积(RFAConv)。 具有3×3尺寸卷积核的RFAConv的整体结构如图2所示。 作者设计了一种新的CBAM和CA,称为RFACBAM和RFACA,它专注于感受野的空间特征。与RFA类似,使用str...
本文给大家带来的改进机制是RFAConv,全称为Receptive-Field Attention Convolution,是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比,RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv5在识别和定位目标时更加精准,还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探...
换句话说,RFA学习的注意力图不再在每个感受野slider内共享,并且是有效的。这完全解决了现有的CA和CBAM对大尺寸kernel的注意力机制中的参数共享问题。 同时,RFA给标准卷积核带来了相当大的好处,但调整形状后,特征的高度和宽度是k倍,需要进行k×k的stride卷积运算,才能提取特征信息。RFAConv创新了标准卷积运算。 此外,...
即插即用模块 | RFAConv助力YOLOv8再涨2个点(一) 空间注意力已经被证明能够使卷积神经网络专注于关键信息来提高网络性能,但它仍然有局限性。 本文中从一个新的角度解释了空间注意力的有效性,即空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而,对于大尺寸卷积核,空间注意力生成的注意力图中包含的信息仍然...
RFAConv解释 感受野注意力卷积(Rceptive-Filed Attention Convolution – RFAConv) 不仅强化不同感受野窗口的卷积特征同时提升感受野内的空间特征,通过RFAConv解决了标准卷积操作因为共享参数带来的局部特征弱化影响,实现了基于卷积核大小动态生成感受野空间特征。
以YOLOv5n.yaml 文件结构为例,替换其中的下采样Conv为RFAConv,模型结构修改为: 然后在common.py文件添加RFAConv的代码实现如下: classRFAConv(nn.Module): def__init__(self,in_channel, out_channel, kernel_size=1, stride=1): super.__init__ ...
具体来说,RFAConv结合了两大核心思想: 空间注意力机制:它通过加权输入特征图的不同位置,突出关注区域,并抑制不重要区域的影响。 通道注意力机制:在空间域内的注意力加权外,RFAConv还通过对特征图通道维度的加权来优化模型的表达能力。 通过这种方法,RFAConv可以有效地抑制无关背景对检测精度的干扰,并提升重要区域的...
RFAConv的卷积操作 RFAConv通过加权卷积操作,结合感受野注意力机制和标准卷积核,使得卷积操作不仅仅局限于对输入特征进行加权和求和,而是动态调整卷积核参数,从而改善了卷积核参数共享的不足。 实现细节: RFAConv采用了快速的Group Conv方法来替代传统的Unfold方法,快速提取感受野空间特征,在保证参数量相似的情况下,减少了...
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