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...
通过RFA设计的卷积运算(RFAConv)是一种新的卷积运算,可以取代现有神经网络中的标准卷积运算。RFAConv通过添加一些参数和计算开销来提高网络性能。 大量关于Imagnet-1k、MS COCO和VOC的实验已经证明了RFAConv的有效性。作为一种由注意力构建的新型卷积运算,它超过了由CAM、CBAM和CA构建的卷积运算(CAMConv、CBAMConv、CA...
RFAConv通过引入注意力机制,能够更灵活地调整卷积核的参数,针对不同区域提供定制化的处理。 3. 提高大尺寸卷积核的效率:对于大尺寸卷积核,仅使用标准的空间注意力可能不足以捕获所有重要的信息。RFAConv通过提供有效的注意力权重,使得大尺寸卷积核能够更有效地处理图像信息。 总结:RFAConv通过结合空间注意力和感受野...
与CBAM和CA不同,RFA能够为每个感受野特征生成注意力图,从而解决了卷积核参数共享问题,并突出了感受野滑块内不同特征的重要性。 2.3 结构 整体结构:以3×3卷积核为例,RFAConv的整体结构包括输入特征图经过快速提取感受野空间特征(如Group Conv)、信息聚合(AvgPool)、信息交互(1×1组卷积)和特征重要性强调(softmax)...
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...
(w n2)', n1=self.kernel_size,n2=self.kernel_size) # b c h w k**2 -> b c h*k w*k conv_data = data_out * weight_out conv_out = self.conv(conv_data) return self.act(self.bn(conv_out)) # 在Visdrone数据集中,基于Unfold和Group Conv的RFAConv进行了对比实验,检测模型为YOLOv5n...