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  計(jì)算機(jī)視覺中的注意力機(jī)制是一種聚焦于局部信息的機(jī)制，其基本思想是讓系統(tǒng)學(xué)會(huì)忽略無關(guān)信息而關(guān)注重點(diǎn)信息。這種機(jī)制在圖像識(shí)別、物體檢測(cè)和人臉識(shí)別等任務(wù)中都發(fā)揮了重要作用。 注意力機(jī)制的實(shí)現(xiàn)方法有多種，其中包括 空間注意力 模型、 通道注意力 模型、 空間

  2024年01月15日

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  yolov5、YOLOv7、YOLOv8改進(jìn)：注意力機(jī)制CA

  目錄 1.背景介紹 論文題目：《Coordinate Attention for Efficient Mobile NetWork Design》論文地址：??https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 2.原理介紹 3.YOLOv5改進(jìn)： 3.1common中加入下面代碼 3.2在yolo.py中注冊(cè) 3.3添加配置文件 4.yolov7改進(jìn) 4.1 在common中加入以下代碼 4.2在yolo.py中注冊(cè) 4.3添加配置文件 本

  2024年02月13日

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• yolov5改進(jìn)之加入CBAM,SE,ECA,CA,SimAM,ShuffleAttention,Criss-CrossAttention,CrissCrossAttention多種注意力機(jī)制

  本文所涉及到的yolov5網(wǎng)絡(luò)為6.1版本（6.0-6.2均適用） yolov5加入注意力機(jī)制模塊的 三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)步驟 （適用于本文中的任何注意力機(jī)制） 1.common.py中加入注意力機(jī)制模塊 2.yolo.py中增加對(duì)應(yīng)的注意力機(jī)制 3.yaml文件中添加相應(yīng)模塊 注：所有注意力機(jī)制的添加方法都是一致的，加

  2023年04月08日

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  改進(jìn)YOLO系列：改進(jìn)YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多種注意力機(jī)制，并實(shí)驗(yàn)不同位置。

  注意力機(jī)制（Attention Mechanism）是深度學(xué)習(xí)中一種重要的技術(shù)，它可以幫助模型更好地關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，從而提高模型的性能。注意力機(jī)制最早在自然語言處理領(lǐng)域的序列到序列（seq2seq）模型中得到廣泛應(yīng)用，后來逐漸擴(kuò)展到了計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域。

  2024年02月16日

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  Yolov8改進(jìn)---注意力機(jī)制：CoTAttention，效果秒殺CBAM、SE

  ?論文：https://arxiv.org/pdf/2107.12292.pdf ?????????CoTAttention網(wǎng)絡(luò)是一種用于多模態(tài)場(chǎng)景下的視覺問答（Visual Question Answering，VQA）任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它是在經(jīng)典的注意力機(jī)制（Attention Mechanism）上進(jìn)行了改進(jìn)，能夠自適應(yīng)地對(duì)不同的視覺和語言輸入進(jìn)行注意力分配，從而更

  2024年02月03日

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• Yolov8改進(jìn)---注意力機(jī)制：CoordAttention，效果秒殺CBAM、SE

  目錄 1.CoordAttention 2.?基于Yolov8的CoordAttention實(shí)現(xiàn) 2.1加入yolov8?modules.py中 2.2 加入tasks.py中： 2.3??yolov8_coordAtt.yaml

  2024年02月04日

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  改進(jìn)YOLOv8系列：即插即用新的注意力機(jī)制RFAConv

  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?duì)空間注意的有效性提出了一個(gè)新的觀點(diǎn)，那就是它可以解決卷積核參數(shù)共享的問題。盡管如此，由空間注意產(chǎn)生的注意圖中所包含的信息對(duì)于大尺寸卷

  2023年04月21日

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• YOLOV8改進(jìn)：在C2f模塊不同位置添加注意力機(jī)制

  本文以CBAM注意力機(jī)制為例，在c2f模塊的不同位置添加注意力機(jī)制，沒有用v8自帶的CBAM模塊，而是自己之前用過的代碼。 CBAM簡(jiǎn)單介紹： CBAM這是一種用于前饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單而有效的注意模塊。 給定一個(gè)中間特征圖，我們的模塊會(huì)沿著兩個(gè)獨(dú)立的維度（通道和空間）依次

  2024年02月11日

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• YOLOv8改進(jìn)：在C2f模塊中引入EMA注意力機(jī)制，提升計(jì)算機(jī)視覺性能

  計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一直在不斷演進(jìn)，為了改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)算法的性能，研究人員一直在尋找新的方法和技術(shù)。在這篇文章中，我們介紹了一種改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法，即YOLOv8，通過在C2f模塊中引入EMA（Exponential Moving Average）注意力機(jī)制，有效提升了算法的性能。 目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視

  2024年02月03日

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• YOLOv8改進(jìn) | 如何在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中添加注意力機(jī)制、C2f、卷積、Neck、檢測(cè)頭

  本篇文章的內(nèi)容是在大家得到一個(gè) 改進(jìn)版本的 C2f一個(gè)新的注意力機(jī)制、或者一個(gè)新的卷積模塊、或者是檢測(cè)頭的時(shí)候如何 替換我們YOLOv8模型中的原有的模塊 ，從而用你的模塊去進(jìn)行訓(xùn)練模型或者檢測(cè)。因?yàn)樽罱_了一個(gè)專欄里面涉及到挺多改進(jìn)的地方，不能每篇文章都去講

  2024年02月05日

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