具体来说,通过Sigmoid函数确保注意力图在范围(0,1)内,然后通过元素点乘和元素求和操作来增强特征。 2.2 优势 有效捕捉长距离依赖:通过合适的核大小设置,能够更好地捕捉长距离像素间的依赖关系,相比于较小核大小的情况,能提升模型性能,因为较小核无法有效捕获长距离依赖,而较大核可以包含更多上下文信息。 轻量化:条...
一、本文介绍本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv10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…
首先,PKINet不依赖于大核卷积或扩展卷积来扩展感受野,而是利用无扩展的初始式深度卷积来提取不同感受野之间的多尺度纹理特征。其次,我们的方法结合了上下文锚定注意(CAA)机制来捕获远程上下文信息。这两个组件协同工作,促进了局部和全局上下文信息的自适应特征提取,从而提高了遥感目标检测的性能。 2.CAA将入到YOLOv8 2....
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…
一、本文介绍本文记录的是基于CAA注意力模块的RT-DETR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…