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...
为此他们首先是通过Unfold方法来提取感受野空间特征,在VisDrone数据上的实验证明了方法的有效性,但是Unfold太慢了,因此他们通过分组卷积来提取感受野空间特征,并设计了RFA,然后结合卷积设计了RFAConv,其具体结构如下图7所示。 5.作者思考,拥有空间注意力机制性质的注意力模块,如CBAM和CA,能否也关注到感受野空间特征来提高...
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...
基于OID数据集中的大象与骆驼数据集,用下面的命令行开启YOLOv5 + RFAConv修改后的模型训练。注意这里weights参数必须设置为空,意思是从指定的yaml文件开始从零训练模型,命令行如下: python train.py –weights ‘’–cfg ./model/yolov5n-rfa.yaml –data ./camel_elephant_training/dataset.yaml –epochs 100 –...
YOLOv5是目标检测模型,它通过C3融合、RFAConv和模块缝合等技术来增强感受野空间特征。1. C3融合:将三个不同尺寸的特征图进行融合,以提高特征图的空间维度,从而增强模型的识别能力。2. RFAConv:一种基于卷积神经网络的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)算法,用
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This repository is a PyTorch implementation of our paper: RFAConv: Innovating Spatial Attention and Standard Convolutional Operation. We will disclose the full code once the paper has been accepted. In the classification experiment, the code for Resnet comes fromhttps://github.com/zgcr/pytorch-Ima...
To address these challenges, this paper proposes a vision transformer model that combines receptive-field attention convolution (RFAConv) and context broadcasting median (CBM), referred to as RFAConv-CBM-ViT. Firstly, this paper introduces RFAConv in the patch embedding stage, which adaptively ...