2.2 CBAM加入tasks.py中(相当于yolov5中的yolo.py) from ultralytics.nn.modules import (C1, C2, C3, C3TR, SPP, SPPF, Bottleneck, BottleneckCSP, C2f, C3Ghost, C3x, Classify,Concat, Conv, ConvTranspose, Detect, DWConv, DWConvTranspose2d, Ensemble, Focus,GhostBottleneck, GhostConv, Segment,...
2.CBAM:通道注意力和空间注意力的集成者 轻量级的卷积注意力模块,它结合了通道和空间的注意力机制模块 论文题目:《CBAM: Convolutional Block Attention Module》论文地址: https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf 上图可以看到,CBAM包含CAM(Channel Attention Module)和SAM(Spartial Attention Module)两个子模块,分别...
💡💡💡本文属于原创独家改进:多维协作注意模块MCA,暴力涨点,效果秒杀ECA、SRM、CBAM,创新性十足,可直接作为创新点使用。 多维协作注意模块MCA| 亲测在多个数据集实现暴力涨点,强烈推荐,独家首发; 1.MCA介绍 论文:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0952197623012630 ...
YoloV8改进策略:RFAConv模块即插即用,实现YoloV8丝滑上分RFAConv是一种新的注意力机制,称为感受野注意力(RFA)。卷积块注意力模块(CBAM)和协调注意力模块(CA)只关注空间特征,不能完全解决卷积核参数共享的问题,但在RFA中,感受野空间特征不仅集中,而且为大尺寸卷积核提供了良好的注意力权重。RFA设计的感受野注意力卷...
下面这条命令是 训练 添加 CBAM 注意力机制的命令,复制下来,直接就可以运行,看到训练效果。 python ./train.py --epochs 500 --cfg models/yolov5s-CBAM-2.yaml --hyp data/hyps/hyp.scratch-low.yaml --data data/coco_NEU-DET.yaml --weight weights/yolov5s.pt --workers 4 --batch 16 执行完上述...
特点:SAM比SE更小的速度损失即可带来不错的精度收益,CBAM将两者组合起来使用在多维度上执行注意力机制。 图示(上方为SE,下方为SAM): 2.3 特征融合 Skip connection FPN style:见下图(d) SFAM(尺度特征融合模块)–在SSD改进版本M2Det提出 M2Det整体思路的解析 ...
CBAM CSPDarknet53-stage2 0.48 44.8 ECA PANet 0.50 44.5 … … … … 通过表格中的数据,你可以直观地看到不同注意力机制在不同位置对YOLOv8性能的影响。 五、结论 通过本文的探讨,我们了解了如何在YOLOv8中添加20多种注意力机制,并实验了它们在不同位置的效果。实验结果表明,合理的添加注意力机制可以有效提...
💡💡💡本文全网首发独家改进:提出新颖的注意力BSAM(BiLevel Spatial Attention Module),创新度极佳,适合科研创新,效果秒杀CBAM,Channel Attention+Spartial Attention升级为新颖的BiLevelAttention+Spartial Attention 1)作为注意力BSAM使用; 推荐指数:五星 ...
系列篇3:创新自研CPMS注意力(CBAM升级版) 系列篇4:DCNv4结合SPPF,效果秒杀DCNv3 by AI小怪兽 我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文,快来和我瓜分大奖! 2024腾讯·技术创作特训营 第五期 【YOLOv8】YOLOv8改进系列(12)---替换主干网络之StarNet 设计...
Bag-of-Specials是指在网络设计或处理时所用到的技巧,轻微增加推理预测时间,但可以提升较大的精度 在对BOF和BOS进行详细展开之前,我们先来看一下YOLOv4所采用的完整方法有哪些: 接着我们对其中的每一项分别进行展开说明. 3 BoF for Backbone 3.1 CutMix ...