RFAConv 在RFAConv 的基础上,论文还提出了一种 RFCAConv 和 RFCBAMConv,原理上就是对 CBAM 和SE Attention 进行改进后的卷积操作。两者都聚焦于感受野空间特征,并取得了比 RFAConv 更好的性能。具体而言: RFCAConv:使用 SE Attention 模块,与 RFAConv 相比,增加了全局平均池化操作,
RFAConv:创新空间注意力和标准卷积运算 2.1 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)等操作,最终得到注意力图与变换后的感受野空间特征相乘的结果。 与其他模块的关系:RFAConv...
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)等操作,最终得到注意力图与变换后的感受野空间特征相乘的结果。 与其他模块的关系:RFAConv可视为一个轻量级的即插即用模块,它所设计的卷积...
一、本文介绍本文记录的是利用RFAConv优化YOLOv10的目标检测网络模型。标准卷积操作和空间注意力机制虽能解决一定的参数共享问题,但在大尺寸卷积核上应用注意力仍然存在缺陷,未充分考虑卷积核参数共享问题以及感…