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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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• 改進(jìn)YOLOv8/YOLOv5系列：助力漲點(diǎn)，魔改注意力，動(dòng)態(tài)通道注意力模塊DyCAConv，帶改進(jìn)描述

  在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要捕捉圖像中的多尺度特征以實(shí)現(xiàn)有效的特征表征。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，研究人員不斷開發(fā)新的模塊和結(jié)構(gòu)來改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。通道注意力模塊是一種有效的方法，旨在為每個(gè)通道分配權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)關(guān)注更重要的通

  2023年04月25日

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  YOLOv8改進(jìn)算法之添加CA注意力機(jī)制

  CA（Coordinate Attention）注意力機(jī)制是一種用于加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)理解的注意力機(jī)制。CA 注意力機(jī)制的核心思想是引入坐標(biāo)信息，以便模型可以更好地理解不同位置之間的關(guān)系。如下圖： 1. 輸入特征 ： CA 注意力機(jī)制的輸入通常是一個(gè)特征圖，它通常是卷積

  2024年02月08日

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  改進(jìn)YOLOv8：添加CBAM注意力機(jī)制（漲點(diǎn)明顯）

  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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  YOLOv8/v7/v5全網(wǎng)首發(fā)獨(dú)家創(chuàng)新，內(nèi)涵CBAM注意力改進(jìn)、ECA改進(jìn)，SPPF改進(jìn)等

  ?????? 全網(wǎng)獨(dú)家首發(fā)創(chuàng)新（原創(chuàng)），純自研模塊，適合paper ！??！ ?????? 內(nèi)涵CBAM注意力改進(jìn)、ECA改進(jìn)，SPPF改進(jìn)等?。?！ 重新設(shè)計(jì)全局平均池化層和全局最大池化層，增強(qiáng)全局視角信息和不同尺度大小的特征 分析SPPF的問題點(diǎn)，只關(guān)注邊緣信息而忽略背景信息 如何改進(jìn)

  2024年01月23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】融合感受野注意力卷積RFCBAMConv的雜草分割系統(tǒng)

  項(xiàng)目參考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景與意義 隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像分割成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。圖像分割可以將圖像中的不同對(duì)象或區(qū)域進(jìn)行有效的分離，對(duì)于許多應(yīng)用領(lǐng)域具有重要的意義，如醫(yī)學(xué)圖像分析、自動(dòng)駕駛、智

  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?。然而，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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