这种注意力机制可以应用于许多计算机视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割等。 新加坡国立大学的Qibin Hou等人提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制,该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中,称为coordinate attention(简称CoordAttention,下文也称CA),该论文已被CVPR2021收录。 CoordAttention简单灵活且高效,可以...
用YOLOv5x作为骨干CNN在VisDrone数据集上进行目标检测,其中CA, CBAM和EMA注意力分别集成到检测器中。从表2的结果可以看出,CA, CBAM和EMA都可以提高目标检测的基线性能。可以看到,所提出的EMA模块在mAP(0.5)和mAP(0.5:0.95)方面始终优于基本的CA和CBAM网络。值得注意的是,CBAM将YOLOv5x的性能提升了0.11%,高于CA,...
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,有效地学习全局表示。 Hierarchical Vision Transformer:设计了一种层次化的视觉Transformer结构,结合了卷积层和超级标记...
3]] # Detect(P3, P4, P5)3.3 直接作为注意力机制放在网络不同位置 #
论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 参考代码:代码地址 基本原理 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...
论文:https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lee_SRM_A_Style-Based_Recalibration_Module_for_Convolutional_Neural_Networks_ICCV_2019_paper.pdf SRM的总体结构如 Figure 1 所示。它由两个主要组件组成:Style Pooling 和 Style Integration。Style Pooling 运算符通过汇总跨空间维度的特征响应来从...
摘要:DoubleAttention注意力助力YOLOv5,即插即用,性能优于SENet 1. DoubleAttention 论文:https://arxiv.org/pdf/1810.11579.pdf DoubleAttention网络结构是一种用于计算机视觉领域的深度学习网络结构,主要用于图像的分割和识别任务。该网络结构采用双重注意力机制,包括Spatial Attention和Channel Attention。Spatial Att...
比如增加感受野( SPP、 ASPP、 RFB),引入注意力机制(spatialattention、channelattention),提高特征整合的能力(FPN、ASFF、BiFPN)。 对于模型重参数化问题,本文使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络中的层的模型重参数化策略,并提出了有计划的重参数化模型。 对于动态标签分配问题,本文提出了一种新的标签分配...
这篇论文的创新点主要包括: 1. 混合注意力变换器(HAT)的引入:它结合了通道注意力和自注意力机制,以改善单图像超分辨率重建。 2.重叠交叉注意模块:这一模块用于增强跨窗口信息的交互,以进一步提升超分辨率重建的性能。 3.同任务预训练策略:作者提出了一种新的预训练方法,专门针对HAT,以充分利用其潜力。
yolov5小目标检测提升的注意力机制 yolov3小目标检测技巧 论文地址: 《YOLOv3: An Incremental Improvement》 yolov3论文作者比较幽默,论文整体内容中创新点和技术分布较为零散,有兴趣的可以去看看原论文; yolov3是对于v1、v2的一种改进,相对v2主要的改进有:调整了网络结构;利用多尺度特征进行对象检测;对象分类用...