2.1 以注意力机制为核心的架构 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...
YOLOv12 是 YOLO 系列中首个打破传统基于卷积神经网络(CNN)方法的模型,它通过将注意力机制直接集成到目标检测过程中实现了这一突破。本文深入研究了 YOLOv12 的架构、创新模块、技术细节以及它在实际应用中的性能表现。该模型配备了区域注意力(Area Attention)方法、残差高效层聚合网络(Residual Efficient Layer Aggrega...
1. 以注意力机制为核心的架构 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: (1) 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 部分)。这种简单而有效的方...
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...
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 部分)。这种简单而有效的方法在保留大感受野的同时,显著降低了计算...
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...
iRMB是一种混合网络模块,它结合了深度可分离卷积(3x3 DW-Conv)和自注意力机制。1x1卷积用于通道数的压缩和扩张,以此优化计算效率。深度可分离卷积(DW-Conv)用于捕捉空间特征,而注意力机制则用于捕获特征间的全局依赖关系。 2.2 倒置残差块 在iRMB设计中,使用倒置残差块(IRB)的概念被扩展到了基于注意力的模型中。
YOLOv5改进系列(1)——添加SE注意力机制 🚀一、CBAM注意力机制原理 论文题目:《CBAM: Convolutional Block Attention Module》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf 代码实现:CBAM.PyTorch 1.1 CBAM方法介绍 CBAM注意力机制是由通道注意力机制(channel)和空间注意力机制(spatial)组成。
LCT块是一种轻量级且高效的注意力机制模块,通过分组归一化和线性变换为每个通道建模全局上下文。实验表明,LCT在ImageNet分类和COCO检测分割任务中优于SE块,提升COCO检测APbbox 1.5∼1.7%、APmask 1.0%∼1.2%,易于集成到如YOLOv5等模型中。