注意❗:在7.2、7.3小节中的__init__.py和tasks.py文件中需要声明的模块名称为:SE。 三、CBAM 3.1 CBAM的原理 CBAM注意力模块由通道注意力模块和空间注意力模块两部分组成。它通过顺序地应用通道注意力和空间注意力,使得网络能够自适应地关注到输入特征图中最重要的通道和空间位置,从而提高模型的表征能力。 通道...
一、本文介绍 本文记录的是基于SCSA-CBAM注意力模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。现有注意力方法在空间-通道协同方面未充分挖掘其潜力,缺乏对多语义信息的充分利用来引导特征和缓解语义差异。SCSA-CBAM注意力模块构建一个空间-通道协同机制,==使空间注意力引导通道注意力增强综合学习,通道注意力从多语义水平调节更丰富...
首先,我们需要在ultralytics/nn/modules/conv.py中添加CBAM模块。CBAM已经官方整合,无需手动添加。 在ultralytics/nn/tasks.py中进行修改 🛠️ 导入CBAM模块:在tasks.py文件的开头,加入from ultralytics.nn.modules.conv import CBAM。 修改parse_model函数:该函数位于935行左右,目的是解析CBAM模块的参数。在函...
因此先把backbone部分按照顺序放在同一列,并用箭头依次连接,如下图。 如果这里添加了注意力机制或者修改了主干网络,仍然是按照顺序,替换或者添加相应的部分,比如下面的yaml文件,更改了GhostConv和C3Ghost,添加了CBAM注意力机制,主干结构如下图 根据这个yaml,可以看到大部分的Conv都被GhostConv替换,C2f全部被C3Ghost替换...
Baseline:YOLOv4 2⃣ 模型架构优化:混合注意力机制 YOLOv11通过引入混合注意力机制(如通道注意力+空间注意力),提升了目标检测的精度和鲁棒性。混合注意力可以更精准地聚焦于关键区域,减少背景噪声的干扰,尤其是在复杂场景下。 模型参考:YOLOv11 + CBAM (Convolutional Block Attention Module) 数据集:COCO数据集...
空间注意力机制(如CBAM和CA)通过引入注意力图来对不同位置的特征进行加权,从而提高了网络对重要特征的关注。但这些机制仍然无法完全解决大尺寸卷积核的参数共享问题,尤其在处理感受野更大的情况下,性能有限。 感受野空间特征: RFAConv通过引入感受野空间特征,每个感受野区域内的卷积核参数不再共享,而是根据位置和上下文...
YOLOv11的模型配置文件在ultralytics/cfg/models/11中,里面包含目标检测、实例分割、图像分类、关键点/姿态估计以及旋转目标检测,本文以目标检测模型文件为例(其他文件完全一致),详细介绍一下YOLOv11模型文件中各参数的含义。
YOLOv11改进免费送-B站叫叫兽粉丝专属-CBAM+小目标检测头,创新无止境,涨点是王道!!! 1158 0 07:32 App YOLOv10全网最新创新点改进系列:融合轻量级网络Ghostnet(幽灵卷积or幻影卷积),实测参数量降低!轻量化水文小神器! 349 0 09:31 App YOLOv11全网最新创新点改进系列:将 LDConv 融合于 YOLOv11,突破卷积...
与CBAM和CA不同,RFA能够为每个感受野特征生成注意力图,从而解决了卷积核参数共享问题,并突出了感受野滑块内不同特征的重要性。 2.3 结构 整体结构:以3×3卷积核为例,RFAConv的整体结构包括输入特征图经过快速提取感受野空间特征(如Group Conv)、信息聚合(AvgPool)、信息交互(1×1组卷积)和特征重要性强调(softmax)...
2、YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制 3、YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| ICML-2021 引入SimAM注意力模块(一个简单的,无参数的卷积神经网络注意模块) 4、YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制: 保留信息以增强通道与空间的...