SE注意力机制是一种通过显式建模卷积特征的信道之间相互依赖性的方法,旨在提高网络产生的表示的质量。SE注意力机制包括两个步骤:Squeeze和Excitation。在Squeeze步骤中,通过全局平均池化操作将输入特征图压缩成一个向量,然后通过一个全连接层将其映射到一个较小的向量。在Excitation步骤中,使用一个sigmoid函数将这个向量中的每个元
训练策略:引入注意力机制后,可能需要调整模型的训练策略,如学习率、优化器等,以确保模型能够稳定地收敛。 下面是一个简单的示例代码,展示了如何在YOLOv8中引入SE注意力机制: python import torch import torch.nn as nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer...
2.在YOLOV8主干中添加SEAttention注意力 第1步:新建SEAttention模块并导入 在ultralytics/nn目录下,新建SEAttention.py文件,内容如下: import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import init class SEAttention(nn.Module): def __init__(self, channel=512,reduction=16): super...
2.在YOLOV8主干中添加SEAttention注意力 第1步:新建SEAttention模块并导入 在ultralytics/nn目录下,新建SEAttention.py文件,内容如下: import numpy as npimport torchfrom torch import nnfrom torch.nn import initclass SEAttention(nn.Module):def __init__(self, channel=512,reduction=16):super().__in...
算法模型: yolov8、yolov8 + SE注意力机制,直接提供这两个训练好的模型。模型十分重要,因为有些同学的电脑没有 GPU,无法自行训练。 数据集: 网上下载的数据集,格式都已转好,可直接使用。 界面: PyQt5 以上是本篇博客的简单说明,添加注意力机制可作为模型的创新点 。 在这里插入图片描述 摘要:钢材表面缺陷的检...
1 . 方式一:在self.cv1后面添加注意力机制 2.方式二:在self.cv2后面添加注意力机制 3.方式三:在c2f的bottleneck中添加注意力机制,将Bottleneck类,复制一份,并命名为Bottleneck_Attention,然后,在Bottleneck_Attention的cv2后面添加注意力机制,同时修改C2f_Attention类别中的Bottleneck为Bottleneck_Attention。如下图所示...
本文独家改进:通道优先卷积注意力,采用多尺度结构来增强卷积运算捕获空间关系的能力,解决CBAM 整合了通道注意和空间注意,但它在其输出特征的所有通道上强制执行一致的空间注意分布。相反,SE只整合了通道注意,这限制了它选择重要区域的能力 现有研究问题点:
选择注意力机制 首先,你需要从众多的注意力机制中选择适合YOLOv8的。这里列举了20多种常见的注意力机制,如SE(Squeeze-and-Excitation)、CBAM(Convolutional Block Attention Module)等。 修改YOLOv8网络结构 将选定的注意力机制添加到YOLOv8的网络结构中。一般来说,可以在特征提取阶段、颈部网络或头部网络中添加注意力机...
本文自研创新改进: 可变形大核注意力(D-LKA Attention)高效结合SPPF进行二次创新,大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。 1.SPP &SPPF介绍 YOLOv5最初采用SPP结构在v6.0版本(repo)后开始使用SPPF,主要目的是融合更大尺度(全局)信息 YOLOV8使用SPPF 作者对SPP和SPPF进行了比较,SPPF在不影响mAP的情况下可以...
从表4可以看出,SeaFormer以更低的FLOPs和延迟优于其他注意机制。 在这里插入图片描述 融合块宽度的影响。为了研究融合块宽度对融合块嵌入的影响,在SeaFormer-Base上进行了不同嵌入维度的融合实验,M表示空间分支和上下文分支特征在两个融合块中映射到的通道。结果如表5所示。 在这里插入图片描述 4.4、图像分类 在...