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...
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...
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/...
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...
又如中国专利CN1117593740A,公开日为2024年2月13日,公开了一种番茄成熟度检测方法、装置、设备及存储介质,该专利通过加入CPCA注意力机制、添加上采样层,并将部分上采样层替换为CARAFE采样算子、将颈部后三个C2f模块替换为V0VGSCSP模块对原始YOLOv8网络模型进行改进,虽改进YOLOv8网络模型对番茄成熟度识别具有较高精度...
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...
本文改进: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。 CPCA | 亲测在红外弱小目标检测涨点,map@0.5 从0.755提升至0.815 1. 红外弱小目标数据集 ...
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 ...