一方面注意力机制本身就是大热点,属于顶会顶刊发文主流;另一方面,注意力机制可以帮助YOLO模型更好的聚焦于图像中的关键区域,提升检测的准确性和计算效率,同时增强模型的可解释性,为目标检测任务带来多方面的显著提升! 比如最近提出的新例子Sign-YOLO,结合了YOLOv7和注意力机制,不仅实现了99%+的精度,还减少了98%模...
Super Token Attention(STA)机制:提出了一种简单而强大的超级标记注意力机制,包括超级标记采样、多头自注意力和标记上采样等步骤。STA通过稀疏映射和自注意力计算,在全局和局部之间实现了高效的信息交互,有效地学习全局表示。 Hierarchical Vision Transformer:设计了一种层次化的视觉Transformer结构,结合了卷积层和超级标记...
Bi-Level Routing Attention (BRA)是一种注意力机制,旨在解决多头自注意力机制(MHSA)的可扩展性问题。传统的注意力机制要求每个查询都要关注所有的键-值对,这在处理大规模数据时可能会导致计算和存储资源的浪费。BRA通过引入动态的、查询感知的稀疏注意力机制来解决这一问题。 BRA的关键思想是在粗粒度的区域级别上过...
用YOLOv5x作为骨干CNN在VisDrone数据集上进行目标检测,其中CA, CBAM和EMA注意力分别集成到检测器中。从表2的结果可以看出,CA, CBAM和EMA都可以提高目标检测的基线性能。可以看到,所提出的EMA模块在mAP(0.5)和mAP(0.5:0.95)方面始终优于基本的CA和CBAM网络。值得注意的是,CBAM将YOLOv5x的性能提升了0.11%,高于CA,...
我们在 CNN 中提出了一种动态选择机制,允许每个神经元根据输入信息的多个尺度自适应地调整其感受野大小。设计了一个称为选择性内核(SK)单元的构建块,其中使用由这些分支中的信息引导的 softmax 注意力来融合具有不同内核大小的多个分支。对这些分支的不同关注会产生融合层神经元有效感受野的不同大小。多个 SK 单元...
简介:YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制: 保留信息以增强通道与空间的相互作用 一、本文介绍 本文记录的是基于GAM注意力模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。GAM注意力模块==通过3D排列和重新设计的子模块,能够在通道和空间方面保留信息,避免了先前方法中由于信息减少和维度分离而导致的全局空间-通...
简介:YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| Mixed Local Channel Attention (MLCA) 同时融合通道、空间、局部信息和全局信息的新型注意力 一、本文介绍 本文记录的是利用MLCA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。MLCA (Mixed Local Channel Attention)的作用在于同时包含了通道信息和空间信息,克服了常见通道注意力方法只...
yolov5小目标检测提升的注意力机制 yolov3小目标检测技巧 论文地址: 《YOLOv3: An Incremental Improvement》 yolov3论文作者比较幽默,论文整体内容中创新点和技术分布较为零散,有兴趣的可以去看看原论文; yolov3是对于v1、v2的一种改进,相对v2主要的改进有:调整了网络结构;利用多尺度特征进行对象检测;对象分类用...
摘要:DoubleAttention注意力助力YOLOv5,即插即用,性能优于SENet 1. DoubleAttention 论文:https://arxiv.org/pdf/1810.11579.pdf DoubleAttention网络结构是一种用于计算机视觉领域的深度学习网络结构,主要用于图像的分割和识别任务。该网络结构采用双重注意力机制,包括Spatial Attention和Channel Attention。Spatial Att...