AI代码解释 classiAFF(nn.Module):""" implimenting iAFF module """def__init__(self,channels=64,r=4):super(iAFF,self).__init__()inter_channels=int(channels//r)self.local_attention1=nn.Sequential(nn.Conv2d(channels,inter_channels,kernel_size=1,stride=1,padding=0),nn.BatchNorm2d(inter_...
iAFF的创新点主要包括: 1. 注意力特征融合:提出了一种新的特征融合方式,利用注意力机制来改善传统的简单特征融合方法(如加和或串联)。 2. 多尺度通道注意力模块:解决了在不同尺度上融合特征时出现的问题,特别是语义和尺度不一致的特征融合问题。 3. 迭代注意力特征融合(iAFF):通过迭代地应用注意力机制来改善特征...
1. 注意力特征融合:提出了一种新的特征融合方式,利用注意力机制来改善传统的简单特征融合方法(如加和或串联)。 2. 多尺度通道注意力模块:解决了在不同尺度上融合特征时出现的问题,特别是语义和尺度不一致的特征融合问题。 3. 迭代注意力特征融合(iAFF):通过迭代地应用注意力机制来改善特征图的初步整合,克服了初...
iAFF的创新点主要包括: 1. 注意力特征融合:提出了一种新的特征融合方式,利用注意力机制来改善传统的简单特征融合方法(如加和或串联)。 2. 多尺度通道注意力模块:解决了在不同尺度上融合特征时出现的问题,特别是语义和尺度不一致的特征融合问题。 3. 迭代注意力特征融合(iAFF):通过迭代地应用注意力机制来改善特征...
Implimenting the iAFF forward step """x =input[0] y =input[1] xa = x+y xl =self.local_attention1(xa) xg =self.global_attention1(xa) xlg = xl+xg m1 =self.sigmoid(xlg) xuniony = x * m1 + y * (1-m1) xl2 =self.local_attention2(xuniony) ...
(三):YOLOv11改进 | 细节涨点篇 | UNetv2提出的一种多层次特征融合模块SDI助力yolov11有效涨点 (四):YOLOv11改进 | 细节涨点篇 | 2024最新高效上采样模块EUCB助力yolov11有效涨点(全网独家创新) (五):YOLOv11改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合改进C3k2助力yolov11有效涨点👑...
YOLOv8改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点2024-01-1665.YOLOv8改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法(助力细节长点)2024-01-1666.YOLOv8改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT(教你如何融合改进机制)2024-01-16 收起 一、本文介绍 本文给大家带来是用最新的RT-DETR...
25.一种新颖的多尺度特征融合iAFF,适配小目标检测 YOLOv8涨点技巧:一种新颖的多尺度特征融合iAFF,适配小目标检测-CSDN博客 Backbone&Neck&Head优化: 1.小目标到大目标一网打尽,轻骨干重Neck的轻量级目标检测器GiraffeDet Yolov8改进:小目标到大目标一网打尽,轻骨干重Neck的轻量级目标检测器GiraffeDet_AI小怪兽的博...
YOLOv8改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点2024-01-1665.YOLOv8改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法(助力细节长点)2024-01-1666.YOLOv8改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT(教你如何融合改进机制)2024-01-16 收起 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNet...
设计了一个高效的可重参化Backbone,表示为 EfficientRep。 2.EfficientRep引入到YOLOv8 2.1 EfficientRep加入ultralytics/nn/block/EfficientRepBiPAN.py 核心代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classRepBlock(nn.Module):''' RepBlock is a stage blockwithrep-style basic block''' ...