ResNet改进(17)：添加 SpatialGroupEnhance语义特征模块

于 2025-04-05 12:51:46 发布
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分类专栏： ResNet 改进【有效涨点！】 文章标签： 人工智能 深度学习 神经网络
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采用最新的即插即用模块，有效涨点！！

1.SpatialGroupEnhance

1. 模块概述

SpatialGroupEnhance (SGE) 是一种注意力机制模块，主要用于增强卷积神经网络中的特征表示能力。它通过对特征图进行分组并学习每组的重要性权重，从而实现对不同空间区域的特征进行自适应增强。

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提升多模态深度学习性能：利用 Triplet、Spatial Group Enhance、NAM、S2 注意力机制
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多模态数据，指的是包含多个不同模态（如文本、图像、声音等）的数据，它们可以提供更全面的信息来解决各种任务，如图像字幕生成、情感分析、人脸识别等。在本文中，我们介绍了四种不同的注意力机制：Triplet、Spatial Group Enhance、NAM 和 S2 注意力，并提供了示例代码来演示它们的应用。在本文中，我们将关注四种不同的注意力机制：Triplet 注意力、Spatial Group Enhance 注意力、NAM（Non-local Attention Module）注意力和 S2 注意力。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入SpatialGroupEnhance注意力机制，并构建C2f_SGE
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然而，这些子特征的激活通常在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。SGE 是一种轻量级的空间注意力增强模块，旨在通过为每个语义组的每个空间位置生成关注因子来调整每个子特征的重要性，从而使每个独立组能够自主地增强其学到的表达并抑制潜在的噪声。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks
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卷积神经网络（CNN）通过收集不同层次和不同部分的语义子特征来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常可以以分组形式分布在每一层的特征向量中，代表各种语义实体。然而，这些子特征的激活往往在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。
【YOLO改进】主干插入Parallel Polarized Self Attention模块(基于MMYOLO)
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确保 class ParallelPolarizedSelfAttention中的输入维度为in_channels(因为MMYOLO会提前传入输入维度参数，所以要保持参数名的一致)修改对应的配置文件，并且将plugins的参数“type”设置为“ParallelPolarizedSelfAttention”，可参考。导入MMYOLO用于注册模块的包: from mmyolo.registry import MODELS。修改mmyolo/models/plugins/__init__.py文件。
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YOLOv7 是目前主流的目标检测算法之一，具有速度快、精度高的特点。但 YOLOv7 的原始模型结构中缺乏注意力机制，导致模型对全局信息和特征之间的依赖关系建模不足，限制了模型的性能提升。为了解决上述问题，本文提出了一种改进的 YOLOv7 模型，在 ELAN 模块中分别引入【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制，增强模型对全局信息和特征之间的依赖关系建模能力，提升模型的精度和鲁棒性。
即插即用篇 | 在 C2F 模块中添加【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制 | 附详细结构图
YOLOv8项目贡献者
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SGE——Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks
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06-07 4119
这篇文章借鉴了SEnet，然后做了结构的改动。 作者提到，一个完整的feature是由许多sub feature组成的，并且这些sub feature会以group的形式分布在每一层的feature里，但是这些子特征会经由相同方式处理，且都会有背景噪声影响。这样会导致错误的识别和定位结果。所以作者提出了SGE模块，它通过在在每个group里生成attention factor，这样就能得到每个su...
MobileNet 改进：添加SpatialGroupEnhance 增加语义特征学习能力
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SGE是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示的模块，通常用于计算机视觉任务，如分类、检测和分割。
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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, cnn)通过收集分层的、不同部分的语义子特征来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常以分组的形式分布在每一层的特征向量中[43,32]，代表各种语义实体。然而，这些子特征的激活往往受到相似模式和噪声背景的空间影响，导致错误的定位和识别。我们提出了一个空间群智能增强(SGE)模块，该模块可以通过为每个语义组中的每个空间位置生成注意因子来调整每个子特征的重要性，从而使每个个体组能够自主增强其学习到的表达并抑制可能的噪声。
Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Network
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文章的思路很简单，类似于SENet(对channel做attention)、spacial attention就是将channel分为group， 然后对每个group进行spatial的attention 模块如上图所示， 1、将feature map按channel维度分为G个group 2、对每个group单独进行attention 3、对group进行global average poo...
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论文地址：Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Network 一篇来自南理工的文章 文章的思路很简单，类似于SENet(对channel做attention)、spacial attention 就是将channel分为group，然后对每个group进行spacial的a...
注意力机制之SGE Attention
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05-08 5404
然而，这些子特征的激活往往在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。本文提出了一个空间组增强（SGE）模块，该模块可以通过为每个语义组中的每个空间位置生成一个注意因子来调整每个子特征的重要性，从而每个单独的组可以自主地增强其学习的表达，并抑制可能的噪声。注意因素仅由各组内部的全局和局部特征描述符之间的相似性来引导，因此SGE模块的设计非常轻量级，几乎没有额外的参数和计算。的方法，生成了加权后的特征图，其中H*W为特征图的像素点个数，由avg_pool操作保证输出特征图形状一致。
【深度学习】注意力机制（三）
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本文介绍一些注意力机制的实现，包括EMHSA/SA/SGE/AFT/Outlook Attention。
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YOLOv8改进 | 注意力机制 | 轻量级的空间组增强模块SGE【全网独家】
kay_545
06-26 1247
yolov8改进，yolov8，SGE注意力机制
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