特征融合:基于CGA的混合融合方案,能够有效地将编码器部分中的低级特征与相应的高级特征进行融合,增强信息流动。 CGAFusion模块在YoloV8中的应用: 提升特征提取能力:将CGAFusion模块加入到YoloV8的C2f模块中,可以增强模型对特征的提取能力,尤其是在复杂场景下。 改善目标检测性能:通过更准确地关注重要区域,CGAFusion模块...
CGAFusion模块在YoloV8中的应用: 提升特征提取能力:将CGAFusion模块加入到YoloV8的C2f模块中,可以增强模型对特征的提取能力,尤其是在复杂场景下。 改善目标检测性能:通过更准确地关注重要区域,CGAFusion模块有助于YoloV8在目标检测任务中取得更好的性能。 五、改进的效果 在DEA-Net中的效果:实验结果表明,DEA-Net在...
为了充分解决上述问题,我们提出了一种内容引导注意力(CGA),以粗到细的方式为输入特征的每个单独通道获得专属的SIM,同时充分混合通道注意力权重和空间注意力权重,以保证信息交互。 CGA的详细过程如图6所示,设表示输入特征,CGA的目标是生成通道特定的SIM(即),它与具有相同的维度。 我们首先按照[19]、[20]计算相应的...
CGA是一个从粗到精的过程:首先生成SIMs的粗版本(即Wcoa∈RC×H×W),然后在输入特征的引导下对每个通道进行细化。 我们提出了一种新的注意力机制,即内容引导注意力(CGA),以一种从粗到精的方式生成特定频道的SIMs。CGA通过输入特征引导SIM的生成,为每个通道分配唯一的SIM,使模型参加每个通道的重要区域。因此,可以...
YOLOv8的改进:通过引入新的特征融合策略,如CA-HSFPN(Convolutional Attention-based Hybrid Feature Pyramid Network),CARAFE(Convolutional Attention-based Region Adaptive Feature Enrichment),以及CGAFusion(Convolutional Gated Attention Fusion),来提升模型的特征提取能力。
YOLO11改进-注意力-引入级联组注意力机制(Cascaded Group Attention, CGA)_yolov11注意力机制-CSDN博客 YOLO11改进-注意力-引入高效多尺度注意力EMA-CSDN博客 YOLO11改进-注意力-引入多尺度卷积注意力模块MSCAM-CSDN博客 YOLO11改进-注意力-引入前景注意力Outlook attention-CSDN博客 ...
Yolov8-Pose-Fall-Detection项目基于YOLOv8图像对象检测技术,首先通过此模型识别图像中的人体。该模型专注于人体关键点检测,如面部、四肢等部位。在ncnn框架下,我们对每个关键点进行精确定位并计算它们之间的几何关系,比如身体旋转、角度偏差等。当我们检测到这些关键点的不正常分布或者姿势出现显著倾斜(如双腿承受不均等...
💡💡💡创新点:提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案,将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。 💡💡💡如何跟YOLOv8结合:将backbone和neck的特征融合,改进结构图如下 4.1.1 实验结果分析 mAP@0.5由原始的0.870提升至0.882 ...
1)提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案,mAP@0.5由原始的0.966提升至0.975 2)广义高效层聚合网络(GELAN) | YOLOv9,mAP@0.5由原始的0.966提升至0.978 1.PCB缺陷检测数据集介绍 印刷电路板(PCB)瑕疵数据集是一个公共的合成PCB数据集,6种缺陷(缺失孔,鼠咬伤,开路,短路,杂散,伪铜),用于检测、分类和...
本文内容:提出了一种基于YOLOv8的高精度PCB缺陷检测算法,包括1)一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案;2)广义高效层聚合网络(GELAN) | YOLOv9 mAP@0.5由原始的0.966提升至0.980 消融实验如下: 1)…