YOLOv12 的显著特点是摒弃了传统基于 CNN 的方法,引入注意力机制用于实时目标检测。这一方法基于两项主要创新: 区域注意力(Area Attention): 为了克服传统自注意力机制的高计算成本问题,YOLOv12 将特征图水平或垂直划分为大小相等的区域(默认分为 4 ...
超级标记将原始标记聚合成具有语义意义的单元,从而减少了自注意力计算的复杂度,提高了全局信息的捕获效率。 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...
首先,将YOLOv7的主干特征提取网络中的ELAN结构模块引入通道注意力机制SE(Squeeze and Excitation),提高特征提取的精确率;其次,增加了多路径卷积支路,实现中间层的跳跃结构连接,能够对目标特征图进行不同尺度的特征学习,提升故障缺陷识别的精...
为了激活更多的输入像素以获得更好的重建效果,我们提出了一种新颖的混合注意力Transformer(Hybrid Attention Transformer, HAT)。它结合了通道注意力和基于窗口的自注意力机制,从而利用了它们能够利用全局统计信息和强大的局部拟合能力的互补优势。此外,为了更好地聚合跨窗口信息,我们引入了一个重叠交叉注意模块,以增强相邻...
2. YOLOv8 核心代码改进部分 2.1 核心新增代码 首先在ultralytics/nn/modules文件夹下,创建一个 sk.py文件,新增以下代码 importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromcollectionsimportOrderedDictclassSKAttention(nn.Module):def__init__(self,channel=512,out_channel=512,kernels=[1,3,...
新冠疫情期间正确佩戴口罩可以有效防止病毒的传播,针对公共场所存在的人员密集、检测目标较小等加大检测难度的问题,提出一种以YOLOv5s模型为基础并引入注意力机制融合多尺度注意力权重的口罩佩戴检测算法。在YOLOv5s模型的骨干网络中分别引入4种注意力机制,抑制无关信息,增强特征图的信息表达能力,提高模型对小尺度目标的...
ODConv:在卷积核所有维度(数量、空间、输入、输出)上应用注意力机制来优化传统的动态卷积 提出背景 传统动态卷积 全维动态卷积 效果 小目标涨点 YOLO v5 魔改 YOLO v7 魔改 YOLO v8 魔改 论文:https://openreview.net/pdf?id=DmpCfq6Mg39 代码:https://github.com/OSVAI/ODConv ...
简介:该专栏聚焦YOLO目标检测的创新改进与实战,介绍了一种新的移动网络注意力机制——坐标注意力。它将位置信息融入通道注意力,通过1D特征编码处理,捕获长距离依赖并保持位置精度。生成的注意力图能增强目标表示,适用于MobileNetV2、MobileNeXt和EfficientNet等网络,提高性能,且几乎不增加计算成本。在ImageNet分类和下游任务...
简介:YOLO目标检测专栏探讨了ViT的改进,提出DilateFormer,它结合多尺度扩张注意力(MSDA)来平衡计算效率和关注域大小。MSDA利用局部稀疏交互减少冗余,通过不同头部的扩张率捕获多尺度特征。DilateFormer在保持高性能的同时,计算成本降低70%,在ImageNet-1K、COCO和ADE20K任务上取得领先结果。YOLOv8引入了MultiDilatelocalAtte...
注意力机制为进一步提高混凝土桥梁裂缝识别的准确率,并提高识别效率,基于一阶段目标检测算法中的YOLOv5算法和注意力机制模块,提出了YOLOv5_CBCA算法.在CBS(Convolution,Batch Normalization,SiLU)模块中融入注意力机制CBAM(convolutional block attention module)模块以减少降采样对特征提取的影响,骨干网络尾部添加CA(...