提升对当前任务有用的特征图的通道,并抑制对当前任务用处不大的特征通道。 如下图所示,在输入SE注意力机制之前(左侧白图C2),特征图的每个通道的重要程度都是一样的,通过SENet之后(右侧彩图C2),不同颜色代表不同的权重,使每个特征通道的重要性变得不一样了,使神经网络重点关注某些权重值大的通道。 2SENetV2引入...
1.1 SENet网络结构 1.2 性能对比 2.在YOLOV8主干中添加SEAttention注意力 第1步:新建SEAttention模块并导入 第2步:修改tasks.py部分代码 第3步:加载配置文件训练模型 第4步:模型推理 【源码免费获取】 结束语 1. SENet简介 github地址:https:///hujie-frank/SENet paper地址:https://arxiv.org/pdf/1709.01507...
SKNet[27]将多尺度卷积融入通道注意力中,使用SENet[23]提出的挤压-激励机制来整合具有不同感受野的空间先验。得益于全局上下文建模能力,ViT[9]采用多头自注意力(MHSA)来捕捉不同语义子特征中不同空间位置的相关性,并辅以位置嵌入来补偿空间先验,在各种下游任务中取得了显著的成功。目前,许多研究基于多语义思想开发高效...
1.1 SENet网络结构 1.2 性能对比 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, ...
在最新版本中,开发者们不仅引入了注意力机制,还融合了EfficientNetv2,为模型性能带来了显著提升。🔍 注意力机制包括: 全局注意力机制(GAM) SEnet注意力机制 CBAM注意力机制 CA注意力机制💡 这些注意力机制的加入,使得YOLOv8在处理复杂场景和细节时更加精准和高效。
1.SENet注意力模块 2.CBAM注意力模块 3. ECA注意力模块 三、应用数据集(模型构建过程) 挑选了不同时段的肉鹅活动视频,利用python脚本文件对视频进行抽帧处理,每个视频按照一定的间隔抽帧获取100张彩色RGB图片,经过数据清洗后将原有的MP4格式视频数据转为了800张JPG图像,包括400张白天肉鹅图像和400张夜晚肉鹅图像。统一...
另外,SENet是一种新的图像识别架构,它通过比较特征通道之间的相关性来增强关键特征,从而提高分类准确性。SE-ResNet结合了SENet和ResNet架构,通过SE块来捕捉每个通道的重要性,从而判断信息的主次,并通过残差块将前一个卷积层的特征信息与下一个层结合,以解决深层网络中的梯度消失问题。[1] YOLO是一种基于深度学习...
分别修改YOLOv8的模型描述文件yolov8.yaml,模型加载与定义文件task.py与模块结构化实现文件block.py,修改的内容跟YOLOv5注意力机制添加完全一致。修改yolov8.yaml文件,这里我直接插入了SENet注意力模块,修改以后文件与之前的文件对比如下: 然后修改源码文件task.py与block.py 实现SENet注意机制解析支持。全部完成之后就...
SENet[27]提出了一个压缩-激励模块,以显式地建模通道间的相互依赖关系。DPNs[7]利用残差连接和密集连接来设计更强的构建块。EfficientNet[50]和NasNet[80]利用神经架构搜索来搜索强大的网络架构。后来的最先进模型[30, 53, 63]大多利用不同的训练或优化方法或微调技术来改进EfficientNet。最近,NFNet[2]通过设计一...
摘要:DoubleAttention注意力助力YOLOv5,即插即用,性能优于SENet AI小怪兽 2023/11/30 6420 基于YOLOv8的NEU-DET钢材表面缺陷检测任务,加入DCNv4和SPPF结合DCNv4提升检测精度 2024腾讯·技术创作特训营 第五期 💡💡💡本文主要内容:通过实战NEU-DET钢材表面缺陷检测任务,验证DCNv4和SPPF结合DCNv4的可行性 AI小...