本文记录的是利用ACmix改进YOLOv11检测模型,卷积和自注意力是两种强大的表示学习技术,本文利用两者之间潜在的紧密关系,进行二次创新,实现优势互补,减少冗余,通过实验证明,实现模型有效涨点。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 专栏地...
ACmix是一种混合模型,结合了自注意力机制和卷积运算的优势。它的核心思想是,传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影,生成一组中间特征,然后根据不同的范式,即自注意力和卷积方式,分别重用和聚合这些中间特征。这样,ACmix既能利用自注意力的全局...
轻量级移位和聚合:为了提高效率,ACmix采用深度卷积替代低效的张量移位操作,实现了轻量级的移位操作。这种创新的方法改善了模型的实际效率,同时保持了数据的局部性。 模块化设计:ACmix采用了模块化的设计,将自注意力和卷积技术结合在一起,同时保持了模块之间的独立性。这种设计使得ACmix能够充分利用两种技术的优势,同时避...
ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影,生成一组中间特征,然后根据不同的范式,即自注意力和卷积方式,分别重用和聚合这些中间特征。这样,ACmix既能利用自注意力的全局感知能力,又能通过卷积捕获局部特征,从而在保持较低计算成本的同时,提高模型的性能。 二、ACmix的框架原理 2.1 ACMix的基本原理 ACmix是一种混合...
本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本,它的核心思想是,传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影,生成一组中间特征,然后根据不同的范式,即自注意力和卷积方式,分别重用和聚合这
YOLOv5修改backbone为ACMIX 修改common.py 修改yolo.py 修改yolov5.yaml配置 参考 前言 记录在YOLOv5修改backbone操作,方便自己查阅。 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。 更多精彩内容,可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看 ...
6、YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合,充分发挥两者优势 7、YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新C3k2) 8、YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| GRSL-2024 最新模块 卷积和自注意力融合模块 CAFM 减少图像...
YOLOv7在这方面做了很大的改进。我们引入了ACmix注意力模块,这个模块能增加网络对小尺度目标的敏感度,同时降低噪声的影响。它结合最大池化层与多头自注意力机制,能够在复杂背景下提高特征提取能力。这样处理后的图像,小目标的细节信息更加突出,模型的鲁棒性也更强了。
CSPDarkNet 系列ResNet 系列RegNet 系列RepBlock 系列ShuffleNet 系列Ghost 系列MobileNet 系列ConvNext 系列RepLKNet 系列EfficientNetCNN 和 Transformer 混合：BoTNet、CoTNet、Acmix自注意力机制 Transformer：Transformer、Swin 支持更多 Neck neck 包含 FPN、PANet、BiFPN 等主流结构，同时可以添加和替换任何模块 支持更多...
28【YOLOv8改进】ACmix(Mixed Self-Attention and Convolution) (论文笔记+引入代码)https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139167656混合卷积注意力机制 29【YOLOv8改进】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力 (论文笔记+引入代码)https://blog.csdn.net/shangyanaf...