YOLOv12 着力改变这一现状并取得具有优势的性能。 介绍 造成attention(注意力机制)不能作为核心模块用于 yolo 框架的主要原因在于其本身的低效性,这主要源于两个因素:(1)attention 的计算复杂度呈二次增长;(2)attention 的内存访问操作低效(后者是 FlashAttention 主要解决的问题)。在相同的计算预算下,基于 CNN 的...
2.在YOLOV8主干中添加SEAttention注意力 第1步:新建SEAttention模块并导入 在ultralytics/nn目录下,新建SEAttention.py文件,内容如下: import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import init class SEAttention(nn.Module): def __init__(self, channel=512,reduction=16): super...
A2Attention首先将整个空间的关键特征收集到一个紧凑的集合中,然后自适应地将其分布到每个位置,这样后续的卷积层即使没有很大的接收域也可以感知整个空间的特征。此外,DoubleAttention可进一步应用于YOLOv7、YOLOv8等模型中,欢迎大家关注本博主的微信公众号 BestSongC,后续更多的资源如模型改进、可视化界面等都会在此发布...
CloAttention模块引入了AttnConv,将普通卷积运算中的全局共享权重和注意力操作中的上下文感知权重结合起来,相比于Transformer能够更好地捕捉高频的局部信息,相比于传统卷积操作能够更好地处理图像中不同位置的关系。此外,CloAttention可进一步应用于YOLOv7、YOLOv8等模型中,欢迎大家关注本博主的微信公众号 BestSongC,后续更...
Outlook Attention对于一个中心token,经过简单线性变换,可生成其周围token对应的注意力权重。它避免了与原始self-attention中昂贵的计算代价,同时考虑了细粒度特征和全局信息聚合。这些注意力机制在YOLO目标检测模型中的应用,不仅提升了模型的性能,还为研究人员提供了新的思路和方法。0...
在计算机视觉领域,目标检测任务的性能提升一直是研究热点。我们基于对YoloV8模型的深入理解,创新性地引入了DeBiLevelRoutingAttention(简称DBRA)注意力模块,旨在进一步增强模型的特征提取能力和目标检测精度。 一、改进概述 本次改进的核心在于将DeBiLevelRoutingAttention模块嵌入到YoloV8的主干网络中,具体位置是在SPPF(Spati...
在原文件中直接copy一份c2f类的源码,然后命名为c2f_Attention,如下所示: 在不同文件导入新建的C2f类 在ultralytics/nn/modules/block.py顶部,all中添加刚才创建的类的名称:c2f_Attention,如下图所示: 同样需要在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件,相应位置导入刚出创建的c2f_Attention类。如下图: ...
2.attention.py中放入函数名 3.需不需要通道数(True\False) 4.更改配置文件 5.测试 本文在yolo的基础上增加了注意力机制 1.导入类 在ultralytics\nn\models\extra_modules\attention.py中导入想添加的注意力的类,如下图 2.attention.py中放入函数名 ...
之前都在读YOLOv3中的代码,已经学习了cfg文件、模型构建等内容。本文在之前的基础上,对模型的代码进行修改,将之前Attention系列中的SE模块和CBAM模块集成到YOLOv3中。 1. 规定格式 正如[convolutional],[maxpool],[net],[route]等层在cfg中的定义一样,我们再添加全新的模块的时候,要规定一下cfg的格式。做出以下...
之前都在读YOLOv3中的代码,已经学习了cfg文件、模型构建等内容。本文在之前的基础上,对模型的代码进行修改,将之前Attention系列中的SE模块和CBAM模块集成到YOLOv3中。 1. 规定格式 正如[convolutional],[maxpool],[net],[route]等层在cfg中的定义一样,我们再添加全新的模块的时候,要规定一下cfg的格式。做出以下...