RFAConv(Receptive-Field Attention Convolution)的主要思想是将空间注意力机制与卷积操作相结合,从而提高卷积神经网络(CNN)的性能。这种方法的核心在于优化卷积核的工作方式,特别是在处理感受野内的空间特征时。以下是RFAConv的几个关键思想: 1. 感受野空间特征的重点关注:RFAConv特别关注于感受野内的空间特征,不仅仅局限...
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...
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 –...
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,空间注意力机制将得到升级,因为作者认为现有的空间注意力机制应该专注于感受野空间特征,以提高网络的性能。众所周知,基于自注意力机制的网络模型取得了巨...
简介: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...
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。
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 from https://github.com/zgcr/pytorch-Image...
This repository is a PyTorch implementation of our paper: RFAConv: Innovating Spatial Attention and Standard Convolutional Operation.If you are interested in our other work, you can find information on https://github.com/CV-ZhangXin/LDConv.The...
一种新的即插即用模块-RFAConv(基本适用于分类,目标检测,分割等所有CV任务) 箫张跋扈· 2-6 4508100:27 RFAConv助力YOLOv8 再涨2个点 AI科研涩· 2023-4-19 695001:27 番茄病虫害检测系统:融合感受野注意力卷积(RFAConv)改进YOLOv8 群山科技工作室· 2023-12-13 3609106:26 YOLOV8改进项目1107更新说明~目...