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_AI小怪兽的博客-CSDN博客 4.训练结果分析 训练结果如下: mAP@0.5 0.897提升至0.914 5.系列篇 1)基于YOLOv8的安全帽检测系统-CSDN博客 2)基于YOLOv8的安全帽检测系统(2):Gold-YOLO,遥遥领...
YoloV8改进策略:新出炉的EMA注意力机制助力YoloV8更加强大 EMA注意力机制是今年新的高效的多尺度注意力模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标,将部分通道重塑为批量维度,并将通道维度分组为多个子特征,使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说,除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道...
4.1加入EMA注意力机制 并行子结构帮助网络避免更多的顺序处理和大深度。给定上述并行处理策略,我们在EMA模块中采用它。EMA的整体结构如图3 (b)所示。在本节中,我们将讨论EMA如何在卷积操作中不进行通道降维的情况下学习有效的通道描述,并为高级特征图产生更好的像素级注意力。具体来说,我们只从CA模块中挑选出1x1卷积...
具体来说,我们只从CA模块中挑选出1x1卷积的共享组件,在我们的EMA中将其命名为1x1分支。为了聚合多尺度空间结构信息,将3x3内核与1x1分支并行放置以实现快速响应,我们将其命名为3x3分支。考虑到特征分组和多尺度结构,有效地建立短期和长程依赖有利于获得更好的性能。 源码详见: Yolov8改进---注意力机制:ICASSP2023 E...
网络权重的指数移动平均(EMA): lambda = 0.9998 -分散因子。 DropBlock 是一种 dropout 变体,其中特征图区域被一起丢弃。 仅适用于 FPN,如果用于 backbone 导致性能下降。 IoU 损失,在 YOLOv3 中有 L1,但这不是 bboxes 最有效的损失。 作者使用了 IoU 损失。 IoU Aware —在 YOLOv3 中,对于置信度值,类...
YoloV8改进策略:新出炉的EMA注意力机制助力YoloV8更加强大 EMA注意力机制是今年新的高效的多尺度注意力模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标,将部分通道重塑为批量维度,并将通道维度分组为多个子特征,使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说,除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道...
YoloV8改进策略:新出炉的EMA注意力机制助力YoloV8更加强大 EMA注意力机制是今年新的高效的多尺度注意力模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标,将部分通道重塑为批量维度,并将通道维度分组为多个子特征,使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说,除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道...
EMA类:实现了一个有效的通道注意力机制,通过对输入特征进行分组处理,计算出每个组的权重,并对输入进行加权。 SimAM类:实现了一种新的激活机制,基于输入特征的均值和方差来调整输出,增强了特征的表达能力。 BiLevelRoutingAttention类:实现了双层路由注意力机制,能够在多个窗口中选择最重要的特征进行处理。
EMASlideLoss类是SlideLoss的扩展,增加了指数移动平均(EMA)机制。它在训练过程中动态更新IoU的平均值,以便在计算损失时使用更稳定的IoU值。VarifocalLoss类实现了一种变焦损失,主要用于目标检测任务。它通过加权的二元交叉熵损失来处理不同类别的样本,增强了对难分类样本的关注。
YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏 点击查看文章目录: YOLOv11创新改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 点击查看专栏链接: YOLOv11目标检测创新改进与实战案例 2024年9月30日,Ultralytics在他们的