然而,LSKNet通过旋转敏感的卷积操作和注意力机制,有效地解决了这些问题,提高了目标检测的准确性。 LSKNet是一种改进的目标检测网络,具有处理旋转目标和自适应感受野的能力。通过引入注意力机制,该网络进一步提升了目标检测的准确性。我们将其引入到YoloV8网络,进一步探索LSKNet在Yolo系列框架的应用,优化网络的性能。 Yolo...
LSK Block LSKNet 是主干网络中的一个可重复堆叠的块(Block),每个LSK Block包括两个残差子块,即大核选择子块(Large Kernel Selection,LK Selection)和前馈网络子块(Feed-forward Network ,FFN),如图8。LK Selection子块根据需要动态地调整网络的感受野,FFN子块用于通道混合和特征细化,由一个全连接层、一个深度卷...
YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进-将主干特征提取网络Backbone改为LSKNet 人工智能算法研究 专注人工智能领域,擅长计算机视觉方向2 人赞同了该文章 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进...
YoloV8改进策略:复现HIC-YOLOv5,打造HIC-YOLOv8,用于小物体检测 YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8 YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8 YoloV8改进策略:可变形大核注意力D-LKA,YoloV8的超大杯酱香拿铁 YoloV8改进策略:可变形大核注意力D-LKA,YoloV8的...
YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8 YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8 YoloV8改进策略:可变形大核注意力D-LKA,YoloV8的超大杯酱香拿铁 YoloV8改进策略:可变形大核注意力D-LKA,YoloV8的超大杯酱香拿铁 ...
SKNet[27]将多尺度卷积融入通道注意力中,使用SENet[23]提出的挤压-激励机制来整合具有不同感受野的空间先验。得益于全局上下文建模能力,ViT[9]采用多头自注意力(MHSA)来捕捉不同语义子特征中不同空间位置的相关性,并辅以位置嵌入来补偿空间先验,在各种下游任务中取得了显著的成功。目前,许多研究基于多语义思想开发...
Adjusting the model's receptive field is done by the Large Selective Kernel Network (LSKNet) module, which captures shallow features. Additionally, a Multi-scale Spatial-Channel Attention (MSCA) module addresses multi-scale ship feature differences, enhancing feature fusion and local region focus. ...
23【YOLOv8改进】LSKNet(Large Selective Kernel Network ):空间选择注意力 (论文笔记+引入代码)https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/137614259注意力机制 24【YOLOv8改进】Explicit Visual Center: 中心化特征金字塔模块(论文笔记+引入代码)https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/137645622...
backbone\lsknet.py lsknet模型的定义和配置 backbone\repvit.py repvit模型的定义和配置 backbone\revcol.py revcol模型的定义和配置 backbone\SwinTransformer.py SwinTransformer模型的定义和配置 backbone\VanillaNet.py VanillaNet模型的定义和配置 extra_modules\orepa.py orepa模块的定义和配置 extra_modules\rep...
2. LSKNet 加入Yolov8 2.1 加入ultralytics/nn/backbone/lsknet.py import torch import torch.nn as nn import numpy as np class LSKblock(nn.Module): def __init__(self, dim): super().__init__() self.conv0 = nn.Conv2d(dim, dim, 5, padding=2, groups=dim) ...