方法:论文提出了一个名为Sign-YOLO的交通标志检测系统,它是基于YOLOv7算法结合了挤压-激励模型和特殊的注意力机制。Sign-YOLO通过这些注意力机制增强了模型在不同交通标志大小变化下的特征表示能力,在GTSDB数据集上实现了99.10%的平均精度均值(mAP),同时将模型大小和内存消耗减少了98%。 创新点: 提出了一种基于注意...
综上所述,本研究提出了基于注意力机制和多路径YOLOv7的光伏组件故障诊断算法,首先对YOLOv7主干特征网络的高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Networks,ELAN)结构引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制,更加精确地提取故障特征;...
论文介绍 本文参考的是《VOLO:视觉识别中的视觉展望器》一文,该论文主要讨论了视觉识别领域中卷积神经网络(CNNs)与视觉转换器(ViTs)的性能对比,并提出了一个新的模型架构——Vision Outlooker(VOLO)。VOLO通过引入一种新颖的前景注意力机制(Outlook Attention),在ImageNet分类任务上实现了卓越的性能,且能够很好地迁移...
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...
针对目标检测网络在背景颜色复杂的唐卡图像缺陷检测领域存在的小目标检测效果差、特征信息提取不足、容易出现误检和漏检、缺陷检测准确率低等问题,提出了结合注意机制和感受野的YOLOv 5缺陷检测算法。首先,利用Backbone网络进行特征提取,集成注意力机制来表示不同的特征,使网络能够充分提取缺陷区域的纹理和语义特征,并对提...
YoloV5/YoloV7改进---注意力机制:高斯上下文变换器GCT,性能优于ECA、SE等注意力模块 | CVPR2021 1.GCT介绍 论文:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Ruan_Gaussian_Context_Transformer_CVPR_2021_paper.pdf 浙江大学等机构发布的一篇收录于CVPR2021的文章,提出了一种新的通道注意力结构...
论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 参考代码:代码地址 基本原理 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...
论文:https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lee_SRM_A_Style-Based_Recalibration_Module_for_Convolutional_Neural_Networks_ICCV_2019_paper.pdf SRM的总体结构如 Figure 1 所示。它由两个主要组件组成:Style Pooling 和 Style Integration。Style Pooling 运算符通过汇总跨空间维度的特征响应来从...
简介:YOLOv8改进 | 2023注意力篇 | iRMB倒置残差块注意力机制(轻量化注意力机制) 一、本文介绍 本文给家大家带来的改进机制是iRMB,其是在论文Rethinking Mobile Block for Efficient Attention-based Models种提出,论文提出了一个新的主干网络EMO(后面我也会教大家如何使用该主干,本文先教大家使用该文中提出的注...
这篇论文的创新点主要包括: 1. 混合注意力变换器(HAT)的引入:它结合了通道注意力和自注意力机制,以改善单图像超分辨率重建。 2.重叠交叉注意模块:这一模块用于增强跨窗口信息的交互,以进一步提升超分辨率重建的性能。 3.同任务预训练策略:作者提出了一种新的预训练方法,专门针对HAT,以充分利用其潜力。