简介在轻量级网络上的研究表明,通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升,但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。因此,新加坡国立大学的提出了一种为轻量级网络设计的新的注意…
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,后续更多的资源如模型改进、可视化界面等都会在此发布。另外,本博主最近也在MS COCO数据集上跑了一些YOLOv5的改进模型,实验表明改进后的模型能在MS COCO 2017验证集上分别涨点1-3%,感兴趣的朋友关注后回复YOLOv5改...
CloAttention模块通过AttnConv的引入，实现了在局部感知过程中对高频信息的更优捕捉与处理，相较于Transformer和传统卷积操作，CloAttention在处理图像中不同位置关系时展现出更高的效率与准确性。此外，CloAttention模块还被集成到YOLOv5模型中，以改进其目标检测能力。实验表明，基于CloAttention改进的YOLOv5模型...
为了将空间信息加入通道注意力,Coordinate Attention被提出,在轻量级网络上取得了比较大的成功,它既能捕获通道之间的依赖也能很好地建模位置信息和长程依赖,实验表明其在图像识别、目标检测和语义分割任务上都有不错的改进。此外,CA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...
YOLOv5模型改进 本文在YOLOv5目标检测算法的Backbone和Head部分分别加入DoubleAttention来增强目标提取能力,以下分别是在Backbone以及Head中改进的模型结构和参数(以YOLOv5s为例)。 在Backbone部分 在Head部分 总结 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...
YOLOv5模型改进 本文在YOLOv5目标检测算法的Backbone和Head部分分别加入GAM Attention来增强目标提取能力,以下分别是在Backbone以及Head中改进的模型结构和参数(以YOLOv5s为例)。 在Backbone部分 在Head部分 总结 GAM Attention提出一种通过减少信息弥散和放大全局交互表示来提高深度神经网络性能的全局注意力机制。此外,CloAt...
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,后续更多的资源如模型改进、可视化界面等都会在此发布。另外,本博主最近也在MS COCO数据集上跑了一些YOLOv5的改进模型,实验表明改进后的模型能在MS COCO 2017验证集上分别涨点1-3%,感兴趣的朋友关注后回复YOLOv5...
此外,GlobalContext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。另外,本博主最近也在MS COCO数据集上跑了一些YOLOv5的改进模型,实验表明改进后的模型能在MS COCO 2017验证集上分别涨点1-3%,感兴趣的朋友关注后回复YOLOv5...