改进YOLOv在ELAN模块和ELAN-H模块中添加注意力机制

ZuoProgramming

于 2023-09-21 21:35:15 发布

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文章标签：目标跟踪人工智能计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZuoProgramming/article/details/133149611

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该博客探讨了如何通过在YOLOv算法的ELAN和ELAN-H模块中引入注意力机制，来提升目标检测的准确性和鲁棒性。ELAN模块增加局部注意力，而ELAN-H模块则采用分层结构进一步增强特征捕捉。源代码展示了注意力机制的实现方式，表明这些改进有助于在复杂场景和小目标检测中获得更好的性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

YOLOv（You Only Look Once）是一种快速且准确的目标检测算法，但在处理复杂场景和小目标时存在一定的局限性。为了进一步提升YOLOv的性能，在ELAN（Enhanced Local Attention Network）模块和ELAN-H（Enhanced Local Attention Network with Hierarchical Structure）模块中引入了注意力机制。这些改进有助于提高目标检测的准确性和鲁棒性。

ELAN模块：
ELAN模块在YOLOv的基本结构中添加了局部注意力机制，以增强对感兴趣区域的关注。具体结构如下：

输入：特征图（Feature Map）
输出：加权特征图（Weighted Feature Map）

步骤：
1. 对输入的特征图进行三个不同尺度的卷积操作，得到三个不同尺度的特征图。
2. 对每个尺度的特征图进行注意力加权操作，得到加权特征图。
3. 将三个加权特征图融合为最终的加权特征图。
4. 将加权特征图输入到后续的检测层进行目标检测。

注意力加权操作的具体步骤如下：
1. 对每个尺度的特征图进行全局平均池化，得到一个全局特征向量。
2. 使用一个全连接层将全局特征向量映射到一个注意力向量。
3. 将注意力向量与原始特征图进行点乘操作，得到加权特征图。

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