YOLOv 引入选择性注意力 LSK 模块 计算机视觉

最新推荐文章于 2025-06-09 20:31:18 发布
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文章标签： 计算机视觉 人工智能
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YOLOv通过引入选择性注意力LSK模块增强目标检测性能。LSK模块利用可学习卷积核加强网络对目标区域的感知，提高准确性与鲁棒性。在Darknet网络中，LSK模块常插入到残差块的卷积层后，通过生成并应用注意力图来增强特征表示。

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计算机视觉领域中，YOLOv 是一种广泛应用的目标检测算法。为了进一步提升其性能，YOLOv 引入了选择性注意力 LSK（Local Spatial Information Selective Kernel）模块。本文将详细介绍这一模块的原理和实现，并提供相应的源代码。

选择性注意力 LSK 模块的目标是加强网络对目标区域的感知能力，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。该模块通过引入一组可学习的卷积核，来选择性地增强不同尺度的图像特征。

下面是 LSK 模块的源代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class LSKModule(nn.Module):
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在这里我们注意到，代码中是有LSKblock这个类和Attention这个类，无论哪一个，它的核心都是LSK的模块，无非是Attention加了一个残差结构。他们都是即插即用的模块，只需要一个形参，也就是输入通道数即可使用。这一注意力可以有效用于遥感目标检测算法的改进，废话不多说，直接上代码;最后的结果如下，输入特征的尺寸并未改变。
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YOLOv8 新品揭秘：LSK 模块的多重选择性注意力
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本篇博客详细介绍了在 YOLOv8 模型中引入 LSK 模块的方法，以提高目标检测性能和效率。通过案例分析和示例代码，我们展示了不同配置下的性能差异，帮助您更好地理解和应用这一令人激动的技术创新。继续关注计算机视觉领域的最新进展，不断提升您的目标检测模型，为视觉任务带来更好的解决方案！🚀。
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在这篇文章中，我们将介绍YOLOv5/v，并引入了一种新的模块——选择性注意力LSK模块，用于改进YOLO算法在物体检测任务中的性能。在YOLOv5/v中引入了选择性注意力LSK模块，它能够提取图像中物体的关键特征，并通过注意力机制来加强重要的特征。该模块的设计灵感来自于注意力机制和特征融合的思想，通过选择性地增强重要的特征，可以提升物体检测算法在复杂场景下的性能。在YOLOv5/v中，选择性注意力LSK模块被嵌入到检测网络中的不同层中，以提取局部和全局特征，并通过选择性的注意力机制来融合这些特征。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入LSK注意力机制
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这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。与传统的卷积操作相比，大尺度卷积核能够覆盖更大的感受野，从而捕捉到更丰富的上下文信息。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~在LSK.py文件里添加给出的LSK代码。
YOLOv8改进，YOLOv8添加LSK注意力机制
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-14 741
带有大内核注意力模块的视觉注意力网络，在一系列基于视觉的任务中，其性能明显优于视觉变换器。然而，这些 LKA 模块中的深度卷积层但是，这些 LKA 模块中的深度卷积层在计算和内存占用方面会产生四次方随着卷积核大小的增大卷积核的大小。为了缓解这些问题，并为了缓解这些问题，并在 VAN 的注意力模块中使用超大卷积核为了缓解这些问题，并在 VAN 的注意力模块中使用超大卷积核，我们提出了一系列大分离核注意力模块（Large Separa-内核注意模块，称为 LSKA。
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方法：论文主要介绍了一种用于遥感目标检测的新方法，即大型选择性核网络（LSKNet）。LSKNet的整体架构基于最近流行的结构，并使用了重复的构建块。作者通过定义Rc作为期望选择RF区域与GT边界框区域的比例来研究每个目标类别的感受野范围。如果有想发表论文， 但是有疑惑的小伙伴，可以找我，本人已在这个模型的基础上进行了创新，并实现了大幅涨点，有需要的可以找我。
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YOLOv10改进 | 注意力篇 | 手把手教你在YOLOv10上添加LSKAttention大核注意力机制（助力小目标检测极限涨点）
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YOLOv10改进 | 添加注意力机制篇 | 添加LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点
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在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv10，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv10的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测、语义分割等方面的积极影响。
YOLOv10有效涨点专栏目录 | 目前已有100+篇内容，内含各种卷积模块，主干网络，注意力机制，损失函数等创新点改进
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08-03 3754
YOLOv10专栏持续复现网络上各种顶会内容，同时专栏内容可以用于YOLOv8改进~,欢迎大家订阅！！！
2025-06-08-深度学习网络介绍(语义分割,实例分割,目标检测)
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06-08 520
语义”是个很抽象的概念，在 2D 图像领域，每个像素点作为最小单位，它的像素值代表的就是一个特征，即“语义”信息。语义分割会为图像中的每个像素分配一个类别，但是同一类别之间的对象不会区分。而实例分割，只对特定的物体进行分类。这看起来与目标检测相似，不同的是目标检测输出目标的边界框和类别，实例分割输出的是目标的 Mask 和类别。具体而言，语义分割的目的是为了从像素级别理解图像的内容，并为图像中的每个像素分配一个对象类。语义分割是一种将图像中的每个像素分配给特定类别的技术。
PolyU Palmprint Database掌纹识别数据集预处理（踩坑版）
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记录一下预处理PolyU数据集过程的修改部分，分享一下最后的代码。
yolov8增加注意力机制LSK
03-14
### 如何在 YOLOv8 中实现 LSK 注意力机制 #### LSK 注意力机制简介 LSK（Large Scale Kernel）注意力机制旨在通过大感受野的卷积核捕捉更丰富的上下文信息，在保持轻量化模型的同时，显著提升检测性能[^3]。 #### 集成 LSK 注意力机制到 YOLOv8 的方法 ##### 修改 YOLOv8 的主干网络 要将 LSK 注意力机制集成到 YOLOv8 中，主要涉及对主干网络部分进行调整。具体来说： 1. **导入必要的库** 确保所有必需的 Python 库已安装并正确导入。 2. **定义 LSKAttention 类** 创建一个新的类 `LSKAttention` 来封装 LSK 注意力层的功能逻辑。 3. **替换原有模块** 将选定位置的传统卷积操作替换成带有 LSK 注意力机制的新版本。 以下是具体的代码示例： ```python import torch.nn as nn from yolov8.models.common import Conv class LSKAttention(nn.Module): """LSK Attention Module""" def __init__(self, channels_in, channels_out=None, kernel_size=5): super(LSKAttention, self).__init__() if not channels_out: channels_out = channels_in padding = (kernel_size - 1) // 2 self.conv1 = Conv(channels_in, channels_out, k=kernel_size, p=padding) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avgout = self.conv1(x.mean(dim=(2, 3), keepdim=True)) maxout = self.conv1(x.max(dim=-1)[0].unsqueeze(-1).max(dim=-2)[0].unsqueeze(-2)) scale_factor = self.sigmoid(avgout + maxout) return x * scale_factor.expand_as(x) # 假设我们正在修改YOLOv8的一个特定层 def modify_yolov8_with_lsk(model, target_layer_name='backbone.layer_x'): for name, module in model.named_modules(): if name == target_layer_name: new_module = LSKAttention(module.in_channels, module.out_channels) setattr(model.get_submodule(name[:name.rfind('.')]), 'new_' + name.split('.')[-1], new_module) break return model ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的 LSK 注意力模块以及怎样将其应用于现有的 YOLOv8 架构中某个指定层次之上[^4]。 #### 训练与部署 按照 YOLOv8 的标准训练流程完成 LSKNet-YOLOv8 的训练。这包括但不限于准备数据集、配置文件设定、损失函数选择等方面的工作。之后可以在 validation/test 数据集上测试新架构的表现，并依据反馈继续调优直至达到满意的精度水平[^2]。
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