YOLOv5改进系列：可变形注意力机制DAT

最新推荐文章于 2025-01-08 03:00:00 发布
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分类专栏： YOLOv5改进涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZzzzzKnight/article/details/136573397
本文介绍了YOLOv5中引入的可变形注意力机制（DAT），该机制通过动态采样点减少计算量，增强模型对关键区域的关注。论文详细阐述了DAT的理论思想和创新点，并提供了代码部署教程，包括在模型中的实现位置和yaml文件配置。通过DAT，可以提高模型的效率和信息捕获能力。

一、论文理论

可变形自注意力模块根据数据需要选择自注意力中的关键点和值，使模型专注于相关区域并捕捉更重要的特征。

论文地址：Vision Transformer with Deformable Attention

1.理论思想

可变形注意力机制

2.创新点

（1）可变形注意力：解决传统自注意力机制处理图像中所有像素导致计算量较大等问题，本文所设计的模块只关注部分关键区域，减少计算量。

（2）动态采样点：动态选择采样点，使模型关注当前任务重要特征部分

（3）即插即用

操作过程：

  • 对于每个注意力模块，首先将参考点生

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【YOLOv10改进-注意力机制】DAT（Deformable Attention）：可变形注意力
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。
07-06 1286
Transformer最近在各种视觉任务中表现优异。全局的感知域使Transformer模型比CNN具有更强的表示能力。然而，简单地扩大感受野也引起了一些问题。一方面，使用较为密集的注意力，例如在ViT中，会导致过多的内存和计算成本，并且功能可能会受到超出兴趣区域的无关部分的影响。另一方面，在PVT或Swin Transformer中采用的较为稀疏的注意机制是与数据无关的，这可能会限制对于长距离关系的建模能力。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】DAT（Deformable Attention）：可变性注意力
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。
10-25 1057
【YOLOv11改进 - 注意力机制】DAT（Deformable Attention）：可变性注意力
CVPR 2022 | 清华开源DAT：具有可变形注意力的视觉Transformer
阿木寺的博客
05-24 6882
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：集智书童点击进入—>CVer 微信技术交流群Vision Transformer with Deformable Attention论文：https://arxiv.org/abs/2201.00520代码：https://github.com/LeapLabTHU/DAT最近，Tra...
【RT-DETR有效改进】Best Paper | DAttention (DAT)可变形注意力机制和动态采样点
Snu77的博客
02-22 4445
本文给大家带来的是YOLOv8改进的教程，其发布于2022年CVPR2022上同时被评选为Best Paper由此可以证明其是一种十分有效的改进机制，其主要的核心思想是引入可变形注意力机制和动态采样点(听着是不是和可变形动态卷积DCN挺相似)。本文的讲解主要包含三方面：DAT的网络结构思想、DAttention的代码复现，如何添加DAttention到你的结构中实现涨点，本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，
清华提出DAT：具有可变形注意力的视觉Transformer
阿木寺的博客
01-05 9281
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达Vision Transformer with Deformable Attention论文：https://arxiv...
DAT：Vision Transformer with Deformable Attention——可变形注意力视觉Transformer
最新发布
Together_CZ的博客
01-08 3185
DAT：Vision Transformer with Deformable Attention——可变形注意力视觉Transformer
YOLO11改进|注意力机制篇|引入DAT注意力机制
A1983Z的博客
10-12 1033
YOLO11中添加DAT注意力机制
可变形的Tranformer算法详解与源码——DAT:Vision Transformer with Deformable Attention
qq_52053775的博客
08-26 2556
和分别表示变形的键嵌入和值嵌入。具体来说，我们将采样函数（·；·）设置为一个双线性插值，使其可微：其中和索引了上的所有位置。由于g只在最接近的4个积分点上不为零，因此它简化了等式（8）到4个地点的加权平均值。与现有的方法类似，我们对q、k、v进行多头注意，并采用相对位置偏移r。注意头的输出表述为：其中对应于之前的工作[26]之后的位置嵌入，同时有一些适应。细节将在本节后面解释。每个头的特征被连接在一起，并通过Wo进行投影，得到最终的输出z为等式(3)....
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加DAttention (DAT)注意力机制实现极限涨点
Snu77的博客
11-18 9939
本文给大家带来的是YOLOv8改进DAT的教程，其发布于2022年CVPR2022上同时被评选为Best Paper，由此可以证明其是一种十分有效的改进机制，其主要的核心思想是：引入可变形注意力机制和动态采样点(听着是不是和可变形动态卷积DCN挺相似)。同时在网络结构中引入一个DAT计算量由8.9GFLOPs涨到了9.4GFLOPs。本文的讲解主要包含三方面：DAT的网络结构思想、DAttention的代码复现，如何添加DAttention到你的结构中实现涨点，下面先来分享我测试的对比图。
注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加DAT注意力机制
小哥谈
04-02 654
DAT（Vision Transformer with Deformable Attention）是一种引入了可变形注意力机制的视觉Transformer。在训练算法模型的时候，通过引入可变形注意力机制，改进了视觉Transformer的效率和性能，使其在处理复杂的视觉任务时更加高效和准确。🌈
论文研究-融合注意力机制和CNN-GRNN模型的读者情绪预测.pdf
09-12
针对主流面向文本的读者情绪预测算法难以捕捉文本中复杂的语义和语法信息，以及局限于使用多标签分类方法的问题，提出一种融合注意力机制和卷积门限循环神经网络的读者情绪预测方法。该方法将文本划分为多个句子，利用卷积神经网络从每个句子中提取不同粒度的n-gram信息，构建句子级别的特征表示；然后通过门限循环神经网络顺序地集成这些句子特征，并利用注意力机制自适应地感知上下文信息提取影响读者情绪的文本特征；最后利用softmax回归进行细粒度的读者情绪分布预测。在雅虎新闻读者情感分析数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。
基于残差块和注意力机制的细胞图像分割方法
09-25
带你了解残差块和注意力机制的联合应用在医学细胞图像上，对他进行分割，给出简单明了的展示，让你一步步进入医学人工智能的殿堂
YOLOv5改进 | 模块融合 | C3融合可变形自注意力模块【模块缝合】
kay_545
08-21 1362
yolov5，yolov5改进，yolov5模块融合
DAT（Dual Aggregation Transformer）
whaosoft143ai的博客
09-02 1745
DAT 以块间和块内双重方式，聚合空间和通道特征，实现强大的建模能力。此外，本文还提出了自适应交互模块（Adaptive Interaction Module，AIM）和空间门前馈网络（Spatial-Gate Feed-forward Network，SGFN），以在两个维度上实现块内特征聚合，从而增强每个 Transformer 块。因此，我们提出了AIM（灰色阴影区），作用于两个分支之间，并根据分支的类型，从空间或通道维度自适应地重新加权特征，从而在单个注意力模块中实现空间和通道信息的聚合。
YOLOv7改进：可变形大核注意力（D-LKA Attention），超越自注意力，实现暴力涨点 | 2023.8月最新发表
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
10-10 694
D-LKA Attention | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点
YOLOv8改进 添加可变形注意力机制DAttention
分享一些自己改进代码的实例
12-29 8060
手把手教你在yolov8原结构中加入可变形注意力机制DAttention，可以根据输入学习调整注意力模式，从而提高网络性能和效率。助力涨点！！！！！！
可变形注意力转换器综述
gongdiwudu的专栏
09-26 5778
关于注意力机制，关于transformer等存在大量的研究和尝试，这些研究有的被沙汰，有的被采用并发扬光大，本篇对可变卷积、可变局部注意力机制和全局注意力机制做详细解释。因为这些模型规模巨大，环节琐碎，需要一点点积累才能掌握全局。本文不力求面向宏大叙事，而是就注意力机制的变革进行有限的注解。
Vision Transformer with Deformable Attention
zzqingyun的博客
01-28 1091
🌞欢迎来到✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！
详解可变形注意力模块（Deformable Attention Module）
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David's Tweet
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Deformable Attention（可变形注意力）首先在2020年10月初商汤研究院的《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》论文中提出，在2022CVPR中《Vision Transformer with Deformable Attention》提出应用了Deformable Attention（可变形自注意力）机制的通用视觉Transformer骨干网络DAT（Deformable Att
可变形注意力机制DAT
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可变形注意力机制（Deformable Attention Mechanism, DAT）是一种注意力机制，它能够根据输入数据的形状和结构自适应地调整注意力的分布。这种机制可以更好地捕捉到数据中的复杂模式和结构，从而在各种任务中表现出色。 DAT的核心思想是引入了一个可变形注意力图卷积层（Deformable Graph Convolution, DGC），该层能够根据输入特征图的位置和形状自适应地生成注意力权重。通过引入可变形图卷积层，DAT能够灵活地处理具有不同形状和尺寸的输入特征图，并在处理过程中捕捉到潜在的复杂模式和结构。 在传统的注意力机制中，注意力权重通常是静态的，它们是在一个固定的窗口内生成的，不能适应输入数据的动态变化。而DAT通过引入可变形注意力图卷积层，能够根据输入特征图的形状和结构自适应地生成注意力权重，从而更好地捕捉到数据中的动态变化和复杂模式。 DAT在视觉任务中表现出了优越的性能，例如目标检测、图像分割和人脸识别等。它能够有效地提高模型的性能，特别是在处理具有复杂形状和结构的任务时。此外，DAT还具有较低的计算复杂性和较小的内存需求，使其在实时应用中具有优势。 总的来说，可变形注意力机制DAT是一种具有创新性的注意力机制，它能够根据输入数据的形状和结构自适应地调整注意力的分布，从而在各种视觉任务中表现出色。
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