为克服此问题,CPCA[24]引入了通道优先注意力机制和深度条纹卷积,独立提取每个特征的空间结构,显著提高了医学图像分割性能。此外,基于分组注意力和跨空间多尺度交互的EMA[39]模块有效融合了长短期依赖的空间信息,但忽略了组间特征交互。 在这里插入图片描述 尽管这些混合注意力机制增强了表征学习,但它们忽视了跨空间和...
4.2 图像分类 我们将所提出的空间通道自注意力(SCSA)机制与其他最先进的注意力机制进行了比较,包括SENet[23]、CBAM[57]、ECANet[55]、FcaNet(FCA)[41]、CA[20]、SANet[65]、EMA[39]、CPCA[24]和ELA[61]。如表2所示,我们的SCSA在不同规模的网络中实现了最高的Top-1准确率,同时参数数量和计算复杂度可忽...
如图1(c) 所示,作者提出了一种新的通道优先卷积注意力(Channel Prior Convolutional Attention,CPCA)方法,采用多尺度的深度可分离卷积模块构成空间注意力,可以在通道和空间维度上动态分配注意权重。 图3:通道先验卷积注意力(CPCA)的整体结构包括通道注意力和空间注意力的顺序放置。特征图的空间信息是由通道注意力通过平...
如图1(c) 所示,作者提出了一种新的通道优先卷积注意力(Channel Prior Convolutional Attention,CPCA)方法,采用多尺度的深度可分离卷积模块构成空间注意力,可以在通道和空间维度上动态分配注意权重。 图3:通道先验卷积注意力(CPCA)的整体结构包括通道注意力和空间注意力的顺序放置。特征图的空间信息是由通道注意力通过平...
30【YOLOv8改进】CPCA(Channel prior convolutional attention)中的通道注意力,增强特征表征能力 (论文笔记+引入代码)https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139186904注意力机制 31【YOLOv8改进】DAT(Deformable Attention):可变性注意力 (论文笔记+引入代码)https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/...
CoordAtt、TripletAttention、BAMBlock、EfficientAttention、LSKBlock、SEAttention、CPCA、MPCA、deformable_LKA、EffectiveSEModule、LSKA、SegNext_Attention、DAttention、FocusedLinearAttention 等类实现了不同的注意力机制和模块,旨在通过不同的方式增强特征图的表达能力。每个...
本系列文章详细介绍了一系列基于YOLOv8的改进技术，包括野外烟雾检测的相关工作。从第一篇关于YOLOv8的介绍，到第二篇关于多维协作注意模块MCA的使用，再到第三篇关于动态蛇形卷积的引入，第四篇关于通道优先卷积注意力（CPCA）的应用，最终到了第五篇关于Gold-YOLO的阐述，这些文章展示了基于YOLOv8的不断...
YOLOV8改进-CPCA注意力机制,EMASlideLoss,KernelWarehouse,Dynamic Snake Convolution,NWD 2.2万 11 10:16 App YOLOV8环境安装教程. 1.4万 -- 5:04 App YOLOV8改进-又轻量又提点的SlimNeck 5034 1 3:53 App YOLOV8改进最新更新-High-level Screening-feature Pyramid Networks(最新的FPN变种,可大量二次创新...
3.4.8 通道优先卷积注意力(CPCA)| 中科院 2023.6 3.4.8 多尺度MultiSEAM 3.4.9 轻量级注意力MobileViTAttention | ECCV2022 3.4.10 感受野注意力卷积运算 3.4.11 Dual-ViT:一种多尺度双视觉Transformer 3.5 卷积变体 3.5.1 SPD-Conv 3.5.2 DCNv3可形变卷积 | CVPR2023 ...
2)YOLOv8血细胞检测(3):通道优先卷积注意力(Channel Prior Convolutional Attention,CPCA)| 中科院 2023.6发布 blog.csdn.net/m0_637742 3)YOLOv8血细胞检测(4):Dual-ViT:一种多尺度双视觉Transformer ,Dualattention助力小目标检测| 顶刊TPAMI 2023 blog.csdn.net/m0_637742 4)YOLOv8血细胞检测(5):可变形大核...