改进YOLOv5系列：引入ACmix结构的卷积自注意力集成

最新推荐文章于 2025-11-24 17:01:47 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LgvrApplescript/article/details/133127050
文章介绍了为提升YOLOv5目标检测性能而引入的ACmix结构，该结构结合通道注意力和空间注意力增强特征表达，提高检测准确性和鲁棒性。

YOLOv5是一种流行的目标检测算法，具有高效的实时性能和准确的检测能力。为了进一步提升YOLOv5的性能，本文介绍了一种改进方法，即引入ACmix结构的卷积自注意力集成。

在传统的YOLOv5中，主要使用了卷积操作来提取特征，并通过多尺度特征融合来实现目标检测。然而，这种方法在处理大尺度目标和具有复杂背景的图像时可能存在一定的局限性。为了解决这个问题，我们提出了ACmix结构，该结构将自注意力机制引入到卷积操作中，以增强特征的表示能力。

下面是ACmix结构的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ACmix(nn
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改进YOLOv5系列：融合ACmix结构的自注意力和卷积优化
带你成为别人眼中的大佬！
06-02 739
在前向传递过程中，我们通过获取卷积层的输出，计算出其平均值和最大值，并使用全连接层来生成权重矩阵。然而，针对它的一些缺点，我们提出了一种改进的方法：将自注意力和卷积集成并融合ACmix结构。ACmix结构可以通过使用适当的卷积操作，来更好地捕捉图像中不同尺度的特征，并使得特征检索更具有可预测性。自注意力是一种能够理解序列间依赖关系的机制，而卷积可以通过不同大小的卷积核来感知图像特征，并帮助我们提取更有意义的信息。在实际操作中，我们可以通过以上所述的代码来实现该模型，并在目标检测中取得更好的性能表现。
改进YOLOv7系列：融合自注意力和卷积的ACmix结构，提高性能
带你成为别人眼中的大佬！
05-31 594
本文将介绍一种新的改进算法：融合自注意力和卷积的ACmix结构，该结构在保证性能的同时大幅度降低了计算复杂度。在YOLOv7算法中加入ACmix结构，可以得到更高的检测精度和更快的计算速度。如果读者有兴趣，可以尝试将ACmix结构应用在其他深度学习算法中，以期取得更好的效果。ACmix结构的作用是加强特征，融合了自注意力和通道注意力，使检测结果更加准确。同时，该结构减少了卷积层数量，降低计算复杂度，提高了运算效率。ACmix结构采用了自注意力和卷积的融合，将二者相互补充，以达到更好的性能表现。
【深度学习】注意力机制（五）
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
12-12 2299
本文介绍一些的实现，包括CSRA/Spatial Shift/Triplet Attention/Coordinate Attention/ACmix。
ACmix：卷积与self-Attention的融合
tiehanhanzainal的博客
07-18 6352
ACmix是一种高效的卷积自注意力融合方法，集中了两种结构的优势，同时又能在计算开销上保持在能接受的范围。
【Transformer】18、ACMix：On the Integration of Self-Attention and Convolution
呆呆的猫的博客
12-09 2218
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
改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成
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m0_60691292的博客
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还有兄弟不知道网络安全面试可以提前刷题吗？费时一周整理的160+网络安全面试题，金九银十，做网络安全面试里的显眼包！王岚嵚工程师面试题（附答案），只能帮兄弟们到这儿了！如果你能答对70%，找一个安全工作，问题不大。对于有1-3年工作经验，想要跳槽的朋友来说，也是很好的温习资料！【完整版领取方式在文末！！内容实在太多，不一一截图了。
改进YOLOv5系列：引入自注意力机制及卷积集成
带你成为别人眼中的大佬！
06-02 522
具体来说，我们采用了SE-Net的思路，在每个卷积层后加入一个全局自注意力模块，以便网络自动调整各个特征通道的权重。基于这些问题，我们提出了ACmix结构的改进方案，引入了自注意力机制和卷积集成，以提升目标检测的效果。具体来说，我们在每个卷积层的前面增加了一个空洞卷积（Dilated Convolution），增大了感受野，提高了检测的效果。综上所述，我们在YOLOv5目标检测框架中引入了ACmix结构，并加入了自注意力机制及卷积集成，同时采用了新的loss函数和数据增强策略，以提高模型的精度和鲁棒性。
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 9227
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。
ACmix：自注意力与卷积的结合
m0_63642362的博客
08-01 2804
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
【YOLOv8改进】ACmix(Mixed Self-Attention and Convolution) (论文笔记+引入代码)
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-24 1812
卷积和自注意力是两个强大的表示学习技术，通常被认为是彼此独立的两种同级方法。在本文中，我们展示了它们之间存在一种强有力的内在联系，从计算的角度来看，这两种范式的主要计算实际上是通过相同的操作完成的。具体来说，我们首先展示了传统的k×k卷积可以分解为k^2个1×1卷积，再加上位移和求和操作。然后，我们将自注意力模块中查询、键和值的投影解释为多个1×1卷积，再计算注意力权重并聚合值。因此，这两个模块的第一阶段包含了相似的操作。更重要的是，与第二阶段相比，第一阶段在计算复杂度上占据主导地位（通道数的平方）。
【RT-DETR有效改进】注意力与卷积的高效融合 | ACmix自注意力与卷积混合模型
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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。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，
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为提升目标检测任务中模型在精度与推理速度之间的平衡能力，本文提出了一种基于 YOLOv8 的模型结构优化方法。该方法融合了自注意力与卷积机制的优势，在模型检测头部分引入自研的 ACmix 混合注意力模块，以实现对局部与全局特征的联合建模。
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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
Vision Attention之ACmix：On the Integration of Self-Attention and Convolution
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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
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 ACmix摘要一、KeyPoint二、设计方法1.Convolution2.读入数据总结 摘要 本文中，作者对卷积和self-attention进行对比研究，并证明了他们之间存在着很强的潜在关系，并且在某种意义上它们这两种操作实际上是在做相同的操作。
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