?前言
作為當前先進的深度學習目標檢測算法YOLOv8，已經(jīng)集合了大量的trick，但是還是有提高和改進的空間，針對具體應(yīng)用場景下的檢測難點，可以不同的改進方法。此后的系列文章，將重點對YOLOv8的如何改進進行詳細的介紹，目的是為了給那些搞科研的同學需要創(chuàng)新點或者搞工程項目的朋友需要達到更好的效果提供自己的微薄幫助和參考。由于出到Y(jié)OLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已經(jīng)涌現(xiàn)出大量改進論文，這個不論對于搞科研的同學或者已經(jīng)工作的朋友來說，研究的價值和新穎度都不太夠了，為與時俱進，以后改進算法以YOLOv7為基礎(chǔ)，此前YOLOv5改進方法在YOLOv7同樣適用，所以繼續(xù)YOLOv5系列改進的序號。另外改進方法在YOLOv5等其他算法同樣可以適用進行改進。希望能夠?qū)Υ蠹矣袔椭?

一、解決問題

注意力機制可以提升模型對待測目標的關(guān)注程度，從而提高目標檢測效果，此前也進行相應(yīng)的介紹，本博文嘗試用一種新的注意力機制，稱為感受野注意力（RFA）。卷積塊注意力模塊（CBAM）和協(xié)調(diào)注意力模塊（CA）只關(guān)注空間特征，不能完全解決卷積核參數(shù)共享的問題，但在RFA中，感受野空間特征不僅集中，而且為大尺寸卷積核提供了良好的注意力權(quán)重。RFA設(shè)計的感受野注意力卷積運算（RFAConv）可以被認為是取代標準卷積的一種新方法，它帶來的計算成本和許多參數(shù)幾乎可以忽略不計。

二、基本原理

RFAConv: Innovating Spatital Attention and Standard Convolutional Operation

看這篇原文，也能學習到通過改進模塊，能夠發(fā)表一篇較好的文章，為大家寫論文提供新的思路。

摘要：空間注意力已被廣泛用于提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，使其能夠?qū)Ｗ⒂谥匾畔ⅰＨ欢?，它有一定的局限性。在本文中，我們對空間注意力的有效性提出了一個新的觀點，即它可以解決進化核參數(shù)共享的問題。盡管如此，由空間注意力生成的注意力圖中包含的信息對于大尺寸卷積核來說是不夠的。因此，我們引入了一種新的注意機制，稱為接受場注意（RFA）。雖然以前的注意力機制，如卷積塊注意力模塊（CBAM）和協(xié)調(diào)注意力（CA），只關(guān)注空間特征，但它們不能完全解決卷積核參數(shù)共享的問題。相比之下，RFA不僅關(guān)注感受野空間特征，而且為大尺寸卷積核提供了有效的注意力權(quán)重。由RFA開發(fā)的接收場注意卷積運算（RFAConv）代表了一種取代標準卷積運算的新方法。它提供了幾乎可以忽略不計的計算成本和參數(shù)增量，同時顯著提高了網(wǎng)絡(luò)性能。我們在ImageNet-1k、MS COCO和VOC數(shù)據(jù)集上進行了一系列實驗，證明了我們的方法在分類、對象檢測和語義分割等各種任務(wù)中的優(yōu)越性。特別重要的是，我們認為，對于當前的空間注意機制，現(xiàn)在是時候?qū)⒆⒁饬目臻g特征轉(zhuǎn)移到感受野空間特征了。通過這樣做，我們可以進一步提高網(wǎng)絡(luò)性能，并取得更好的效果。我們提出的RFAConv的成功表明，這種方法非常有效，可以很容易地集成到現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中。

三、?添加方法

相關(guān)代碼如下：具體改進方法，關(guān)注后私信

四、總結(jié)

預(yù)告一下：下一篇內(nèi)容將繼續(xù)分享深度學習算法相關(guān)改進方法。有興趣的朋友可以關(guān)注一下我，有問題可以留言或者私聊我哦

PS：該方法不僅僅是適用改進YOLOv5，也可以改進其他的YOLO網(wǎng)絡(luò)以及目標檢測網(wǎng)絡(luò)，比如YOLOv7、v6、v4、v3，F(xiàn)aster rcnn ，ssd等。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-430565.html

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YOLO系列算法改進方法 | 目錄一覽表

到了這里，關(guān)于【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改進NO.64】即插即用新的注意力機制RFAConv的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！