一方面注意力机制本身就是大热点,属于顶会顶刊发文主流;另一方面,注意力机制可以帮助YOLO模型更好的聚焦于图像中的关键区域,提升检测的准确性和计算效率,同时增强模型的可解释性,为目标检测任务带来多方面的显著提升! 比如最近提出的新例子Sign-YOLO,结合了YOLOv7和注意力机制,不仅实现了99%+的精度,还减少了98%模...
超级标记将原始标记聚合成具有语义意义的单元,从而减少了自注意力计算的复杂度,提高了全局信息的捕获效率。 Super Token Attention(STA)机制:提出了一种简单而强大的超级标记注意力机制,包括超级标记采样、多头自注意力和标记上采样等步骤。STA通过稀疏映射和自注意力计算,在全局和局部之间实现了高效的信息交互,有效地学...
一、本文介绍 本文记录的是基于FCAttention模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。FCAttention是图像去雾领域新提出的模块能够==有效整合全局和局部信息、合理分配权重的通道注意力机制,使得网络能够更准确地强调有用特征,抑制不太有用的特征==,在目标检测领域中同样有效。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、...
首先,将YOLOv7的主干特征提取网络中的ELAN结构模块引入通道注意力机制SE(Squeeze and Excitation),提高特征提取的精确率;其次,增加了多路径卷积支路,实现中间层的跳跃结构连接,能够对目标特征图进行不同尺度的特征学习,提升故障缺陷识别的精...
两大最强目标检测算法:YOLOv5+YOLOv8算法原理及代码实战,同济大佬保姆式教学三天即可快速上手! 周志华-机器学习 1624 1 谁说小波复杂了,小波变换其实很单纯的好吧! 我不想debug 762 1 硕士论文对YOLOV5改进:添加注意力机制好吗?手把手教你添加四大SE、 CBAM、ECA、CA注意力机制!深度学习、目标检测、神经网络...
简介:YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制 一、本文介绍 本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。==在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中,为准确提取其长距离上下文信息,需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题==。CAA能够有效...
为了激活更多的输入像素以获得更好的重建效果,我们提出了一种新颖的混合注意力Transformer(Hybrid Attention Transformer, HAT)。它结合了通道注意力和基于窗口的自注意力机制,从而利用了它们能够利用全局统计信息和强大的局部拟合能力的互补优势。此外,为了更好地聚合跨窗口信息,我们引入了一个重叠交叉注意模块,以增强相邻...
并跟不同模块进行结合创新；1）多种Rep C3结合；2）直接作为注意力机制放在网络不同位置；...
新冠疫情期间正确佩戴口罩可以有效防止病毒的传播,针对公共场所存在的人员密集、检测目标较小等加大检测难度的问题,提出一种以YOLOv5s模型为基础并引入注意力机制融合多尺度注意力权重的口罩佩戴检测算法。在YOLOv5s模型的骨干网络中分别引入4种注意力机制,抑制无关信息,增强特征图的信息表达能力,提高模型对小尺度目标的...
简介:YOLO目标检测专栏介绍了YOLO系列的改进方法和实战应用,包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。提出的Hybrid Attention Transformer (HAT)结合通道注意力和窗口自注意力,激活更多像素以提升图像超分辨率效果。通过交叉窗口信息聚合和同任务预训练策略,HAT优化了Transformer在低级视觉任务中的性能。实验显示,HAT在...