YOLO11改进|全网首发|YOLO11中引入轻量级坐标注意力LCA

最新推荐文章于 2025-08-05 17:55:54 发布
最新推荐文章于 2025-08-05 17:55:54 发布
阅读量408 收藏
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLO11改进专栏 文章标签： YOLO
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/146459792

在这里插入图片描述

目录

一、【LCA】注意力机制

1.1【LCA】注意力介绍

在这里插入图片描述

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.06259
代码地址：https://github.com/helloworlder8/computer vision

下图是【LCA】的结构图，让我们简单分析一下运行过程和优势

LCA 与 CA 的区别

  • 池化机制：

  • CA（图a）：使用

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合24年最新的CAA注意力机制和LinearAttention形成全新的LCAA注意力机制和C2f_LCAA(全网独家创新)
tsg6698的博客
08-05 680
同时，LCAA注意力机制还引入了线性注意力模块，对输入特征进行全局线性变换，计算特征之间的相似度矩阵，并通过矩阵乘法获得最终的注意力特征。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~总结LCAA注意力机制通过结合局部卷积和线性注意力，能够高效、准确地提取图像中的重要特征，提升特征表示的丰富性和判别力。(2) 自适应特征增强。
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入CoordAtt的二次创新之LCAttention注意力和C2f_LCA(全网独家创新)
tsg6698的博客
07-07 799
相比之下，CoordAtt仅对水平和垂直方向的特征进行简单的通道注意力机制，这样的特征融合方式在捕捉复杂空间关系时，不如LCAttention的特征变换和非线性激活操作有效。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~注意力计算：对变换后的特征进行sigmoid操作，生成两个方向的注意力权重，并通过逐元素相乘进行特征增强。
YOLO11改进-模块-引入点亮交叉注意力模块（Lighten Cross-Attention，LCA） 提升模型对图像细节的捕捉能力，以实现更精准的显著目标检测。
qq_64693987的博客
03-12 2180
LCA 模块旨在促进 HV 分支和强度分支之间的交互引导，学习两个分支的互补信息。通过交叉注意力块（CAB），让 HV 特征和强度特征相互引导，例如将一个分支作为查询，另一个分支作为键和值，以此学习互补潜力。同时，基于 Retinex 理论，强度增强层（IEL）对相关张量进行分解处理，以改善图像的亮度并去除饱和区域；颜色降噪层（CDL）则用于避免噪声伪影和颜色偏移，最终提升增强图像的视觉效果。
[yolov11改进系列]基于yolov11引入高效坐标注意力机制CoordAttention的python源码+训练源码
FL1623863129的博客
05-31 807
YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年轻量级坐标注意力【Lightweight Coordinate Attention (LCA)】，并构建C2PSA_LCA
tsg6698的博客
01-11 990
1.LCA介绍1.1 摘要：装备有热红外（TIR）相机的无人机（UAV）在打击夜间野生动物偷猎中发挥着至关重要的作用。然而，TIR图像经常面临抖动和野生动物重叠等挑战，这就要求无人机具备识别模糊和重叠小目标的能力。当前部署在无人机上的传统轻量级网络难以从模糊小目标中提取特征。为了解决这一问题，我们开发了ALSS-YOLO，这是一款针对TIR航拍图像优化的高效轻量探测器。“为此，本文提出了一种新的自适应轻量级信道分离与混洗模块。
YOLO11有效改进专栏目录
A1983Z的博客
10-14 2030
YOLO11改进专栏导航
[改进]YOLO系列目录 | 改进包括Backbone、Neck、Head、注意力、Conv、损失函数和具体的场景应用等 | 手撕结构图 | 详细修改方式
静谧、淡雅
05-28 2381
YOLO系列 基础以及改进的方法 - 总目录
[魔改]YOLOv10 目录 | 改进包括Backbone、Neck、Head、注意力、Conv、损失函数和具体的场景应用等 | 手撕结构图 | 全部代码+详细修改方式
静谧、淡雅
06-05 8206
YOLOv10的基础以及魔改的方法 - 总目录
YOLO11改进|注意力机制篇|引入MLCA轻量级注意力机制
A1983Z的博客
10-01 3170
YOLO11中添加MLCA轻量级注意力机制
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
FL1623863129的博客
08-03 743
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
YOLO12 改进、魔改｜多尺度线性注意力MSLA ，通过融合多尺度局部特征与线性自注意力机制，提高小目标、多尺度目标的检测 分割能力
qq_64693987的博客
08-05 589
本文提出了一种多尺度线性注意力机制(MSLA)，旨在解决卷积神经网络(CNN)和Transformer在视觉任务中的固有缺陷。MSLA通过并行多尺度卷积分支提取局部特征，结合线性注意力机制实现高效全局建模，最后融合多尺度特征输出。该方法在目标检测中能有效处理多尺度目标，在分割任务中可同时保留细节和语义信息。文章还介绍了将MSLA集成到YOLOv12模型的具体实现步骤，包括核心代码结构、模型配置及训练方法，在保持实时性的同时提升了复杂场景下的检测性能。实验结果表明，MSLA在多尺度视觉任务中具有显著优势。
票据识别(Yolo + OCR）【过程清晰，简单美好】
最新发布
天道哥哥的博客
08-05 268
本文介绍了一个基于Pytorch的票据识别项目，包含完整处理流程和核心实现。项目采用YOLO进行票据类型分类和文本框检测，结合PaddleOCR完成文本识别。重点展示了图像预处理技术，包括Deblur去模糊、对比度增强和文本框预处理等关键步骤，提供了完整的代码实现。项目结构清晰，支持自定义数据集标注，并分析了影响识别准确率的主要因素。该方案可作为票据识别的基础框架，后续可通过学习率优化、模型剪枝等技术进一步提升性能。
【YOLO系列】YOLOv11详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
08-01 1464
YOLOv11在目标检测领域实现重大突破，通过动态骨干网络(Dyna-Backbone)和FPN++架构，在保持高帧率(≥60FPS)的同时提升小目标检测精度(AP_S提升5.6%)。创新采用CIoU++损失函数和类别平衡Focal Loss，结合Mosaic-Plus数据增强，参数量减少18%至6.5M。实验显示，该模型在COCO数据集上实现更高mAP，特别适合移动端部署，Jetson Xavier平台能耗比优化至3.2W·ms⁻¹，支持目标检测、实例分割等多任务场景。关键创新包括动态深度调整和双向特征金
YOLO V11 + BotSort行人追踪定位项目
qq_48496633的博客
08-01 861
基于yolo11+botsort的实时多目标追踪定位停留分析
【HZ-T536开发板免费体验】Cangjie Magic调用视觉语言大模型（VLM）真香，是不是可以没有YOLO和OCR了？
研究兴趣：智能物联网、嵌入式系统、人工智能
08-04 964
本文介绍了在T536开发板上交叉编译CangjieMagic框架并调用智谱AI视觉语言模型(VLM)的过程。通过修改配置文件、配置stdx库、安装必要依赖等步骤，成功在开发板部署VLM模型。测试结果显示，该模型能准确识别图像中的公交车车牌信息(鄂B·5C805)，验证了VLM在嵌入式设备上替代传统OCR/YOLO方案的可行性。整个部署过程涉及库文件裁剪(47M)、curl安装等关键操作，为后续开发智能代理(AI Agent)奠定了基础。文章展示了CangjieMagic简化大模型调用的优势，为嵌入式AI应用
复现YOLOV5+训练指定数据集
m0_49629753的博客
08-03 591
2.配置环境：创建虚拟环境yolo5报错：ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.解决方案：按照要求下载对应库文件。4.成功运行coco128数据集。
【yolo】yolo入门
xudawu201的博客
08-01 472
data：关键点坐标和置信度（torch.Tensor），shape 为(N, K, 3)（N 为目标数量，K 为关键点数量，如 17 个关键点），每个关键点格式为[x, y, conf]（x/y 为坐标，conf 为该关键点的置信度）。results是一个列表，其中每个元素对应一张输入图像的检测结果（Result对象）。data：掩码张量（torch.Tensor），shape 为(N, H, W)（N 为目标数量，H、W 为掩码尺寸，与输入图像尺寸一致），值为 0 或 1（1 表示属于目标区域）。
进阶向:YOLOv11模型轻量化
这个人的博客
08-04 382
然而，原始模型对计算资源的需求较高，难以在边缘设备或移动端部署。轻量化技术通过减少模型参数量和计算量，使其更适合资源受限的场景。轻量化主要通过模型压缩、结构优化和量化实现。核心方法包括剪枝（移除冗余连接）、知识蒸馏（小模型学习大模型输出）、量化（降低权重比特数）以及结构重设计（如深度可分离卷积）。YOLOv11的轻量化通常结合多种技术，在保持80%以上精度的同时减少70%的计算量。通过上述方法，YOLOv11轻量化版本可在保持较好检测精度的前提下，显著提升运行效率，适合嵌入式设备和移动端应用场景。
芒果YOLO11改进172：ARConv自适应旋转卷积，全网首发
02-19
### ARConv 自适应旋转卷积在 YOLO11 中的改进详解 #### 三、ARConv 自适应旋转卷积简介 ARConv 是一种创新性的卷积方法，通过引入自适应旋转机制来增强特征提取能力。这种技术允许卷积核根据输入图像的不同区域自动调整其方向，从而更好地捕捉物体的方向性和形状特性[^1]。 #### 四、YOLO11 + ARConv 的核心代码改进 为了实现这一功能，在原有 YOLO11 架构基础上进行了针对性优化： - **4.1 卷积层定义** 修改后的卷积操作不仅考虑了标准的空间位置关系，还加入了角度参数θ用于描述当前卷积窗口相对于目标对象的姿态变化情况。具体来说，对于每一个空间坐标 (i, j)，都会计算出对应的最佳旋转角 θ(i,j)。 ```python class AdaptiveRotationConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(AdaptiveRotationConv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x, theta_map): # 新增theta_map作为输入 B, C, H, W = x.shape grid_y, grid_x = torch.meshgrid(torch.arange(H), torch.arange(W)) grid_xy = torch.stack([grid_x, grid_y], dim=-1).float().to(x.device) cos_theta = torch.cos(theta_map).unsqueeze(-1) sin_theta = torch.sin(theta_map).unsqueeze(-1) rotation_matrix = torch.cat([ cos_theta, -sin_theta, sin_theta, cos_theta ], dim=-1).view(B, H, W, 2, 2) transformed_grid = torch.einsum('bijc,bijdc->bijd', grid_xy.unsqueeze(-2), rotation_matrix) rotated_input = F.grid_sample(x, transformed_grid.permute(0, 2, 3, 1)) output = self.conv(rotated_input) return output ``` - **4.2 网络结构调整** 在网络设计上增加了专门负责预测每个像素点处最优旋转角度的任务分支，并将其输出结果传递给上述提到的新版卷积模块中使用。这使得整个检测流程能够更加灵活地应对不同姿态的目标实例。 #### 五、训练过程中的注意事项 当采用 ARConv 对 YOLO11 进行改造时需要注意以下几点： - 数据集标注需包含足够的方位信息； - 初始化阶段应合理设置损失函数权重以平衡分类、回归以及新增的角度估计任务之间的相互影响； - 可能需要更长时间收敛因为模型复杂度有所增加；
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