我们使用不同深度的更轻量级ResNet作为主干网络,即具有20、32、44、56和110层的ResNet,通过在CIFAR-10/100上与几种SOTA(state-of-the-art,即最先进的)注意力方法(包括SE、CBAM、SRM、ECA、TA和CA)进行比较,全面评估了MCA(Multi-head Cross-Attention,即多头交叉注意力)模块的优越性能。在整个实验过程中,我们...
基于YOLOv8的工业油污缺陷检测,多种优化方法---自研注意力CPMS基于CBAM优化, mAP@0.5提升近五个点(二) 💡💡💡本文主要内容:详细介绍了工业油污缺陷检测整个过程,从数据集到训练模型到结果可视化分析,以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入CPMS mAP@0.5由原始的0.648提升至0.699 1.工业油污数据集介绍 三星...
4.1 加入自研注意力 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 BiLevel Attention+Spartial Attention 4.2 对应yaml # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # YOLOv8 object detection model with P3-P5 output...
在我们的工作中,我们提出了一种通过空间注意力引导通道注意力学习的新概念。受CBAM [57]和CPCA[24]之间联系的启发,我们采用类似的串行结构来整合我们的空间多语义注意力(SMSA)和位置敏感通道注意力(PSCA)模块,形成空间通道协同注意力(SCSA)。不同的是,首先应用空间注意力SMSA,然后是通道注意力PSCA。前者从每个特...
【摘要】为了解决燃气管道沿线监控视频中普遍存在的背景复杂、多样的小目标和多尺度目标识别能力不足的问题,提出了基于CBAM注意力机制和4倍下采样检测头的YOLOv8改进算法,并实现了基于该改进算法的智能视频监控系统。实验结果表明,改进的算法精确度、召回率和...
"CBAM", "Concat", "TransformerLayer", "TransformerBlock", "MLPBlock", "LayerNorm2d", "DFL", "HGBlock", "HGStem", "SPP", "SPPF", "C1", "C2", "C3", "C2f", "C2fAttn", "C3x", "C3TR", "C3Ghost", "GhostBottleneck", ...
与CBAM和CA不同,RFA能够为每个接受域特征生成注意图。卷积神经网络的性能受到标准卷积操作的限制,因为卷积操作依赖于共享参数,对位置变化带来的信息差异不敏感。然而,RFAConv通过强调接收域滑块中不同特征的重要性,并对接收域空间特征进行优先级排序,可以完全解决这个问题。通过RFA得到的feature map是接受域空间特征,在...
这完全弥补了现有 CA和CBAM注意机制的不足。RFA为标准卷积内核提供了显著的好处。而在调整形状后,特征的高度和宽度是 k倍,需要进行 stride = k的k × k卷积运算来提取特征信息。RFA设计的卷积运算RFAConv为卷积带来了良好的增益,对标准卷积进行了创新。此外,我们认为现有的空间注意机制应该优先考虑接受域空间特征,...
import numpy as np import torch import torch.nn as nn __all__ = ("Conv","Conv2","LightConv","DWConv","DWConvTranspose2d","ConvTranspose","Focus","GhostConv","ChannelAttention","SpatialAttention","CBAM","Concat","RepConv",