YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力与卷积混合的ACmix

已于 2024-10-04 10:29:03 修改
阅读量1.3k 收藏 9
点赞数 22
分类专栏： YOLO11改进专栏 文章标签： YOLO
于 2024-10-04 10:02:26 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A1983Z/article/details/142700004
版权

在这里插入图片描述

目录

一、ACmix注意力机制

1.1ACmix注意力介绍

在这里插入图片描述

ACmix设计为一个结合了卷积和自注意力机制优势的混合模块，旨在通过融合两种机制的优点来增强模型的表示能力和性能。工作流程图如下所示其中：(a)卷积(Convolution)、(b)自注意力(Self-Attention) 和 ©ACMix。每种方法处理特征的方式不同，以下我将为您简要介绍每个模块的工作流程和其作用。

  1. 卷积(Convolution) (a)
    Stage I: 输入的特征图通过多个1x1卷积进行特征投影，目的是将通道数减少或映射到不同的空间维度。这一步相当于一个线性变换。
    Stage II: 接下来通过一个标准的3x3卷积核对特征图进行局部特征提取，这是一种固定的窗口操作，只关注局部邻域内的信息。
    作用：卷积操作是一种高效的局部信息提取方式，在保持计算效率的同时能够有效捕捉局部模式。但其局限性在于缺

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入ACmix注意力机制
tsg6698的博客
10-02 851
在本文中，我们表明它们之间存在很强的潜在关系，从某种意义上说，这两种范式的大量计算实际上是通过相同的操作完成的。这种观察自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅整合，即一个混合模型，它既享受自注意力和卷积（ACmix）的好处，同时与纯卷积或自注意力对应物相比具有最小的计算开销。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YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种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~
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入ACmix注意力机制
tsg6698的博客
06-15 355
在本文中，我们表明它们之间存在很强的潜在关系，从某种意义上说，这两种范式的大量计算实际上是通过相同的操作完成的。这种观察自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅整合，即一个混合模型，它既享受自注意力和卷积（ACmix）的好处，同时与纯卷积或自注意力对应物相比具有最小的计算开销。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~
【模块】ACmix
最新发布
2301_77549977的博客
02-23 418
产生一组丰富的中间特征。这种设计使ACmix既能享受到自注意力模块的灵活性，也能利用卷积的局部感受野特性。通过有效结合卷积和自注意力的优点，ACmix在多个视觉任务上显示出优于单一机制（仅卷积或仅自注意力）的性能，展示了其广泛的应用潜力。这种策略通过在单个框架中同时利用这两种机制的优势，来提升模型对特征的处理能力。ACmix通过优化计算路径和减少重复计算，提高了整体模块的计算效率，使其在不显著增加计算负担的前提下提升模型性能。优势的混合模块，旨在通过融合两种机制的优点来增强模型的表示能力和性能。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加ACmix自注意力与卷积混合模型改善模型特征识别效率（提高FPS+检测效率）
Snu77的博客
12-28 8455
本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。
YOLOv10改进 | 注意力机制 | 添加ACmix自注意力与卷积混合模型改善模型特征识别效率（包含二次创新PSA机制）
Snu77的博客
07-11 616
本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。本文包含二次创新PSA机制！YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录。
YOLOv5改进实战 | 添加注意力机制（四）之ACmix篇
w94ghz的博客
10-15 748
Self-Attention和CNN的优雅集成，清华大学等提出ACmix，性能速度全面提升
机器学习社区
12-03 3177
清华大学等提出了一个混合模型ACmix：它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点，同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比，具有更小的计算开销。实验表明，本文方法在图像识别和下游任务上取得了持续改进的结果。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.14
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入ACmix注意力机制
tsg6698的博客
08-31 468
在本文中，我们表明它们之间存在很强的潜在关系，从某种意义上说，这两种范式的大量计算实际上是通过相同的操作完成的。这种观察自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅整合，即一个混合模型，它既享受自注意力和卷积（ACmix）的好处，同时与纯卷积或自注意力对应物相比具有最小的计算开销。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YOLOv8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~
【YOLOv10改进[注意力]】引入ACmix机制(享有自注意力和卷积的优势) | CVPR 2021
静谧、淡雅
02-21 542
引入ACmix机制(享有自注意力和卷积的优势) | CVPR 2021
ACmix：自注意力与卷积的结合
m0_63642362的博客
08-01 2666
卷积和自注意力是表示学习的两种强大技术，ACmix将自注意力与卷积相结合，并通过大量实验证明其在图像识别和下游任务的竞争基线上取得了持续改进的结果
人工智能论文通用创新点（一）——ACMIX 卷积与注意力融合、GCnet(全局特征融合)、Coordinate_attention、SPD（可替换下采样）
qq_52053775的博客
09-02 2503
很显然，H维度和W维度并不是独立的，我们还得考虑它们的关系，因此，我们将他们拼接，并通过卷积进行特征的融合，然后再进行切分，经过sigmoid得到X轴和Y轴的注意力权重。如下图所示，对于卷积，stage1用1*1的卷积代替3*3的卷积，得到不同位置的特征，stage2再利用类卷积操作进行偏移，实现3*3卷积的效果；我们在上文提到，自注意了机制是按照窗口进行计算的，具体实现是，首先我们对key做一个特征整合，具体来说是按照一个窗口重构出特征，然后对q中的每一个特征点，与key的窗口进行自注意力计算。
Vision Attention之ACmix：On the Integration of Self-Attention and Convolution
画心
12-05 1822
On the Integration of Self-Attention and Convolution 本文原始文档：https://www.yuque.com/lart/papers/nlu51g 整体概览可见链接里的公众号文章，本文主要针对模型设计的细节进行解释。 从摘要读文章 Convolution and self-attention are two powerful techniques for representation learning, and they are usually con
【Transformer】18、ACMix：On the Integration of Self-Attention and Convolution
呆呆的猫的博客
12-09 2151
文章目录一、背景和动机二、方法三、效果 一、背景和动机 卷积核自注意机制是两个很有效的特征提取方法，但这两个方法通常被认为是两种不同机制的方法。 卷积方法是对局部进行特征抽取，全局特征共享，自注意力方法是全局像素的权重提取。 本文作者认为这两者有很强的底层关系，所以从大范围上来说，这两者的计算机制是类似的。 之前也有一些工作将这两者进行结合，如： SENet，CBAM 等则说明了自注意机制可以对卷积网络模型起到帮助。 SAN，BoTNet 等使用自注意模型来代替卷积操作 AA-ResNet，Contai
混合注意力 ACmix | On the Integration of Self-Attention and Convolution
YOLOv8项目贡献者
04-28 1401
CVPR2022 ACmix 注意力模块
ACMix：清华提出融合卷积与自注意力机制的模块
kindel的博客
05-16 3483
ACMix：清华提出融合卷积与注意力机制的模块，On the Integration of Self-Attention and Convolution
(即插即用模块-特征处理部分) 三、(CVPR 2022) ACmix 注意力卷积混合模块
wei582636312的博客
12-12 1049
这篇论文首先论证了卷积和自注意力是两种强大的表示学习方法，但现有的研究中两者通常是彼此独立的。所以这篇论文为了证明两者之间存在很强的内在联系，即两者的大部分计算实际上是使用相同的操作完成的。如：卷积可以分解为多个 1x1 卷积，自注意力模块中的查询、键和值的投影也可以解释为多个 1x1 卷积。于是，论文就基于这个出发点提出一种自注意力模块和卷积模块的集成模块 ACmix，ACmix 结合了自注意力和卷积的优点，同时具有最小的计算开销。
网络安全就业前景好不好？0基础可以学吗？_入门级网络安全工程师好就业吗
2401_84301948的博客
04-27 421
对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的。可以说是，大家跟着这个大的方向学习准没问题。
cvpr2022 自注意力和卷积集成,ACmix性能速度全面提升_feature map 自注意力
2401_84411522的博客
04-17 1224
综上，作者将卷积和self-attention机制分解后，在投影特征图时共享特征提取层，共享计算开销，集成卷积和self-attention操作，在图像分类以及下游任务中证明了有效性。其实随着transformer在cv上的大放异彩后，卷积和self-attention 已经被各种形式的结合，作者将其以权重融合的方式，这样卷积和self-attention均包含进去，因为与卷积共享特征提取，那这里面self-attention任然是基于固定窗口的，非全局的。
Yolo11改进注意力机制
01-15
### YOLOv11中的注意力机制改进 #### 深度卷积注意力机制 (Deep Convolutional Attention Mechanism) YOLOv11引入了一种基于深度卷积的注意力机制，旨在通过增强模型对图像中重要区域的关注来提升检测性能。这种机制能够有效地提取深层语义信息，从而提高目标检测的效果[^1]。 具体来说，该方法利用多层特征图之间的关系构建了一个强大的上下文感知模块。它不仅考虑了空间维度上的依赖性，还融合了通道间的信息交互，使得网络可以更好地理解复杂场景下的物体分布情况。 ```python class DeepConvAttention(nn.Module): def __init__(self, channels): super(DeepConvAttention, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): attention_map = self.conv(x) attention_map = self.sigmoid(attention_map) out = torch.mul(x, attention_map) return out ``` #### LSK 注意力机制 (Local Spatial Keypoint Attention) 除了上述提到的方法外，YOLOv11还在其架构中集成了LSK注意力机制。这一技术特别强调局部区域内关键点的重要性，并通过对这些位置施加额外权重的方式改善了对于细粒度结构的理解能力[^2]。 LSK主要由两部分组成：一是用于捕捉近距离关联的空间编码器；二是负责调整各像素贡献程度的比例控制器。两者协同工作，确保模型能够在保持全局视野的同时聚焦于最具代表性的细节上。 ```python import torch.nn.functional as F def lsk_attention(features, spatial_encoder, ratio_controller): B, C, H, W = features.size() # 获取空间编码后的特征表示 encoded_features = spatial_encoder(features).view(B, -1, H * W) # 计算比例控制因子并应用到原始输入上 ratios = ratio_controller(encoded_features).softmax(dim=-1).view(B, 1, H, W) attended_features = features * ratios return attended_features ``` 这两种不同的注意力机制共同作用下，YOLOv11实现了更精准的目标定位以及更高的分类准确性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值