用YOLOv5x作为骨干CNN在VisDrone数据集上进行目标检测,其中CA, CBAM和EMA注意力分别集成到检测器中。从表2的结果可以看出,CA, CBAM和EMA都可以提高目标检测的基线性能。可以看到,所提出的EMA模块在mAP(0.5)和mAP(0.5:0.95)方面始终优于基本的CA和CBAM网络。值得注意的是,CBAM将YOLOv5x的性能提升了0.11%,高于...
高效的多尺度注意力机制:EMA模块提出了一种高效的多尺度注意力机制,能够同时捕获通道和空间信息,并在不增加太多参数和计算成本的情况下有效地提高特征表示能力。 通道维度重塑:EMA模块通过将部分通道重塑为批量维度,将通道维度分组为多个子特征,从而使空间语义特征在每个特征组内得到良好分布,提高了特征的表达能力。 并行...
源码详见:Yolov8改进---注意力机制:ICASSP2023 EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | 小目标涨点明显 2.2 yolov8_EMA.yaml # Ultralytics YOLO , GPL-3.0 license # YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tas...
专栏回顾:YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 二、EMAttention的框架原理 主要原理是一个新型的高效多尺度注意力(EMA)这个模块通过重塑部分通道到批次维度,并将通道维度分组为多个子特征,以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重,并...
验证码图像分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-FocalModulation&yolov8-seg-C2f-Faster-EMA等50+全套改进群山科技工作室 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 196 1 01:23 App 裂缝检测分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-DCNV2-Dynamic等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端...
1.YOLOv8中添加EMA模块: 首先在ultralytics/nn/modules/conv.py最后添加EMA模块的代码。 2.在conv.py的开头__all__ = 内添加EMA模块的类别名EMA_attention: 3.在同级文件夹下的__init__.py内添加EMA的相关内容:(分别是from .conv import EMA_attention ;以及在__all__内添加EMA_attention) ...
专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果,可以生成更清晰的特征表示。然而,通过通道维度缩减来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表示带来副作用。本文提出了一种新颖高效的多尺度注意力(EMA)模块。该模块着重于保留每个通道的信息并减少计算开销,我们...
简介:YOLO目标检测专栏介绍了创新的多尺度注意力模块EMA,它强化通道和空间信息处理,同时降低计算负担。EMA模块通过通道重塑和并行子网络优化特征表示,增强长距离依赖建模,在保持效率的同时提升模型性能。适用于图像分类和目标检测任务,尤其在YOLOv8中表现出色。代码实现和详细配置可在文中链接找到。
YOLOv11引入代码 在根目录下的ultralytics/nn/目录,新建一个attention目录,然后新建一个以EMA_attention为文件名的py文件, 把代码拷贝进去。 task与yaml配置 详见:
适用性广泛:EMA模块的模型尺寸适中,适合在移动终端上部署,并且在各种计算机视觉任务中都表现出色,具有广泛的应用前景和实际意义。 yolov8 引入 class EMA(nn.Module): def __init__(self, channels, c2=None, factor=32): super(EMA, self).__init__() ...