YOLOv5改进系列：减少通道的空间对象注意力机制RCS-OSA助力涨点

最新推荐文章于 2025-06-04 10:37:22 发布
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分类专栏： YOLOv5改进涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZzzzzKnight/article/details/136598982
本文探讨RCS-YOLO论文，通过RCS(重参数化卷积)减少通道数，增强特征提取，结合OSA(一次性聚合)提高计算效率。RCS在训练时学习深层表示，推理时减少计算复杂度和内存消耗。OSA增加特征多样性，提高对不同尺度目标的检测，并优化计算效率。在YOLOv5中实现这一机制，提供代码部署指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、论文理论

论文地址：RCS-YOLO: A Fast and High-Accuracy Object Detector for Brain Tumor Detection

1.理论思想

主要减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，提高模型的处理效率各检测精度。

1. RCS（Reparameterized Convolution based on channel Shuffle）: 结合了通道混洗，通过重参数化卷积来增强网络的特征提取能力。

2. RCS模块: 在训练阶段，利用多分支结构学习丰富的特征表示；在推理阶段，通过结构化重参数化简化为单一分支，减少内存消耗。

3. OSA（One-Shot Aggregation）: 一次性聚合多

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Yolov8有效涨点，添加多种注意力机制，修改损失函数提高目标检测准确率
kay_545
03-05 3173
Ultralytics 推出了最新版本的 YOLO 模型。注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一。本次将介绍几种常见的注意力机制，这些注意力机制在大多数的数据集上均能有效的提升目标检测的精度/召回率/准确率。
【YOLOv5进阶】——引入注意力机制-以SE为例
weixin_51658186的博客
07-02 3116
首先需要在backbone的最后加上SE模块（相当于多了一层为第10层）；其次考虑到backbone里多了一层，且在head里的输入层来源不止上一层（-1）一个，所以输入层来源大于等于第10层的都需要改为往后递推+1层。
yolov5-attention
04-12
该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。 来自EfficientDet数据（批量大小为8）。 2021年1月5日： ：nn.SiLU（）激活，记录， 集成。 2020年8月13日： ：nn.Hardswish（）激活，数据自动下载，本机AMP。 2020年7月23日： ：改进了模型定义，培训和mAP。 2020年6月22日： 更新：新机头，减少了参数，提高了速度，并提高了mAP 。 2020年6月19日： 作为
[yolov11改进系列]基于yolov11引入通道混洗的重参数化卷积RCS-OSA的python源码+训练源码
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FL1623863129的博客
06-04 764
为克服DenseNet中密集连接的低效问题，同时为了在YOLO架构中更好地进行特征提取和信息融合，提高计算效率和检测性能，设计了RCS-OSA模块。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。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点（减少通道的空间对象注意力机制）
Snu77的博客
12-09 7407
本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.6左右。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】RCS-OSA :减少通道的空间对象注意力，高效且涨点
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。
07-16 1269
摘要. 凭借出色的速度和准确性平衡，最前沿的YOLO框架已经成为目标检测最有效的算法之一。然而，使用YOLO网络进行脑肿瘤检测的性能鲜有研究。我们提出了一种基于通道Shuffle重参数化卷积的YOLO新架构（RCS-YOLO）。我们介绍了RCS和RCS的一次性聚合（RCS-OSA），将特征级联和计算效率结合起来，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。在脑肿瘤数据集Br35H上的实验结果表明，所提出的模型在速度和准确性上超越了YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8。
YOLOv11改进 | Conv篇 | RCS-OSA结合C3k2助力YOLOv11有效张点（全网独家创新）
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本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.6左右。
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Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程60余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv8文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。本专栏持续更新网络上的所有前沿文章。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
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Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
DeepLabv3+改进22:在主干网络中添加RCSOSA|显著增强实时物体检测器的多尺度特征表示
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凭借速度与精度之间的出色平衡，前沿的 YOLO 框架已成为物体检测中最高效的算法之一。然而，YOLO 网络在脑肿瘤检测中的性能却鲜少有人研究。我们提出一种基于通道洗牌的重新参数化卷积的新型 YOLO 架构（RCS-YOLO）。我们介绍了 RCS 和 RCS 的一次性聚合（RCS-OSA），它们将特征级联与计算效率相结合，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。在脑肿瘤数据集 Br35H 上的实验结果表明，所提出的模型在速度和精度方面均优于 YOLOv6、YOLOv7 和 YOLOv8。
YOLOv10改进 | Conv篇 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点（减少通道的空间对象注意力机制）
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本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.6左右。
YOLOv5改进 | 注意力篇 | RCS-OSA替换C3实现暴力涨点（减少通道的空间对象注意力机制）
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.06左右)。同时本文对RCS-OSA模块的框架原理进行了详细的分析，不光让大家会添加到自己的模型.
使用RCSOSA替换C2f模块
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YOLOv8作为目标检测领域的经典模型，凭借其高效的检测能力在诸多应用场景中得到了广泛应用。然而，随着任务复杂性的增加，如在医学影像中的脑肿瘤检测，标准的YOLOv8模型可能会遇到一些性能瓶颈。在这篇博客中，我将展示如何通过将YOLOv8中的C2f模块替换为RCSOSA模块来改进模型性能，并提升其在复杂场景下的表现。RCSOSA模块全称是“基于通道混洗和一击聚合的重参数化卷积”
RT-DETR改进策略【卷积层】| RCS-OSA 通道混洗的重参数化卷积 二次创新ResNetLayer
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为克服DenseNet中密集连接的低效问题，同时为了在YOLO架构中更好地进行特征提取和信息融合，提高计算效率和检测性能，设计了RCS-OSA模块。
YOLOV5加入RCS-OSA模块，提升检测速度，助力涨点！
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05-09 325
接着我们再回到yolo.py文件，添加好我们修改的yolov5n.yaml文件，并且运行yolo.py文件，出现如下界面即表示此RepVGG和RCSOSA模块已经添加进去了。parse_model函数中的如图下的地方，添加RepVGG和RCSOSA模块。首先我们找到models文件夹中的commmon.py文件，加入。现在已经成功添加了ROS模块，如添加过程中遇到问题可以评论区交流。然后我们找到models文件夹中的yolo.py文件中的。然后我们找到yolov5.yaml文件，修改里面的参数。
YOLOv8 RCS-OSA替换C2f实现（减少通道的空间对象注意力机制）
走向CTO的路上...
12-04 702
在YOLOv8中引入RCS-OSA（空间对象注意力模块）可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的精度和速度方面。RCS-OSA是一种轻量级的通道注意力机制，它可以捕获通道特征之间的依赖关系，并增强模型对目标特征的关注。RCS-OSA的引入使得YOLOv8能够在保持较高精度的同时，运行得更快，更轻量化，适用于对计算资源或部署空间受限的场景。RCS-OSA替换C2f是一种有效的改进方案，可以显著提升模型的性能，使其成为移动端目标检测、嵌入式系统目标检测和实时目标检测等任务的优选方案。
主干网络篇 | YOLOv8改进之用RCS-OSA替换C2f（来源于RCS-YOLO）
突然好想你
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RCS-YOLO是一种目标检测算法，通过查看RCS-YOLO的整体架构可知，其中包括RCS-OSA模块。本文就给大家详细介绍如何将RCS-YOLO算法中的RCS-OSA模块替换YOLOv8主干网络结构中的C2f模块！~🌈
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