原文链接:YOLOv10涨点改进:注意力魔改 | 动态稀疏注意力的双层路由方法BiLevelRoutingAttention | CVPR2023_yolov10改进-CSDN博客 💡💡💡本文改进:替换YOLOv10中的PSA进行二次创新,1)BRA注意力替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力;2) BRA直接替换 PSA; 改进1结构图: 改进2结构图: 改进结果如下: 原始...
本文内容:针对基基于YOLOv10的工业油污缺陷检测算法进行性能提升,加入各个创新点做验证性试验。 BRA注意力替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力 原始mAP50为 0.584提升至0.596 博主简介AI小怪兽,YOLO骨…
关键步骤一: 将下面代码粘贴到在/ultralytics/ultralytics/nn/modules/conv.py中,并在该文件的all中添加“MHSA” class MHSA(nn.Module): def __init__(self, n_dims, width=14, height=14, heads=4, pos_emb=False): super(MHSA, self).__init__() self.heads = heads self.query = nn.Conv2d...
多头机制:MHSA在BoTNet中采用多头自注意力机制,通过并行计算多个注意力头来学习不同的特征表示。这有助于网络更好地理解和处理输入特征之间的关系。 残差连接和归一化:为了促进网络的训练和收敛,BoTNet中的MHSA层通常与残差连接和归一化操作结合使用。这些操作有助于减轻梯度消失和加速网络的训练过程。 性能优势:通过在...
摘要:BoTNet同时使用卷积和自注意力机制,即在ResNet的最后3个bottleneck blocks中使用全局多头自注意力(MHSA)替换3 × 3空间卷积;MHSA作为注意力机制加入yolov5/yolov7也取得了涨点 1. BoTNet(Bottleneck Transformer Network) UC伯克利,谷歌研究院(Ashish Vaswani, 大名鼎鼎的Transformer一作) 论文:https://arxiv....
此外,将MHSA中查询和键的维度设置为值的一半,并将LayerNorm替换为BatchNorm以实现快速推理。PSA仅放置在具有最低分辨率的第4阶段之后,以避免自注意力的二次计算复杂度带来的过多开销。通过这种方式,可以在计算成本较低的情况下将全局表示学习能力融入YOLOs中,从而很好地增强了模型的能力并提高了性能。
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。
ViT-YOLO将 MHSA-Darknet 引入 YOLO,同时采用了增强的训练策略,如 TTA 和加权帧融合技术。然而,参数和 FLOPs 的增加并未带来预期的性能提升,这显示了 Transformer 在目标检测任务中,尤其是在 YOLO 中的可扩展性限制。YOLOS采用了一种基于原始 ViT 架构的最小化改造方案,用 DET 标记替换 ViT 中的 CLS 标记,并...
此外,将MHSA中查询和键的维度设置为值的一半,并将LayerNorm替换为BatchNorm以实现快速推理。PSA仅放置在具有最低分辨率的第4阶段之后,以避免自注意力的二次计算复杂度带来的过多开销。通过这种方式,可以在计算成本较低的情况下将全局表示学习能力融入YOLOs中,从而很好地增强了模型的能力并提高了性能。
子特征2:多头自注意模块(MHSA)和前馈网络(FFN) 增强模型的全局表示学习能力。 好举一个交通监控系统中的具体例子,说明各个组件在这个过程中做什么。 无NMS训练: 一致的双重分配策略:在训练过程中,通过结合一对多和一对一的标签分配方法,确保模型在训练时获得丰富的监督信号,并避免在推理过程中使用NMS。