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

RCS-OSA机制：优化YOLOv5的通道注意力与空间效率
最新推荐文章于 2025-03-23 21:04:04 发布
最新推荐文章于 2025-03-23 21:04:04 发布
阅读量1k 收藏 17
点赞数 11
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv5改进涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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。

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLO改进涨点，RCS-YOLO：检测头和网络结构的改进
kay_545
02-27 2162
凭借速度和准确性之间的出色平衡，尖端的 YOLO 框架已成为最有效的目标检测算法之一。然而， YOLO 网络的性能还有提升的空间。我们提出了 RCS 和 RCS 的一次聚合（RCS-OSA），它将特征级联和计算效率联系起来，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。所提出的模型在速度和准确性上超越了YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8。值得注意的是，与YOLOv7相比，RCS-YOLO的精度提高了1%，推理速度提高了60%，每秒检测到114.8张图像（FPS）。
YOLOv7改进：RCS-YOLO | 比YOLOv7精度提高了2.6%，推理速度提高了60%
会AI的学姐
11-01 574
RCS-YOLO ，引入了RCS和一种One-Shot Aggregation of RCS (RCS-OSA)技术，将特征级联和计算效率相结合
YOLOV5改进：加入RCS-OSA模块，提升检测速度
2201_76125261的博客
10-04 880
凭借速度和精度之间的良好平衡，前沿的YOLO框架已成为最有效的目标检测算法之一。然而，使用YOLO网络在脑肿瘤检测中的性能研究很少。提出了一种新的基于信道Shuffle的重参数化卷积YOLO架构(RCS-YOLO)。我们提出了RCS和RCS的一次聚合(RCS- osa)，将特征级联和计算效率联系起来，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，该模型在速度和精度上均优于YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8。
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
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 3347
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。
YOLOv11改进 | Conv篇 | RCS-OSA结合C3k2助力YOLOv11有效张点（全网独家创新）
Snu77的博客
10-15 3416
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改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
热门推荐
Snu77的博客
12-30 17万+
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120+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，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
01-07 2万+
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
Snu77的博客
11-05 7万+
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。
【YOLOv5进阶】——引入注意力机制-以SE为例
weixin_51658186的博客
07-02 3351
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。
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 7805
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。
YOLOv8v10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入RCS-YOLO中的RCSOSA以提取更丰富的信息并减少时间消耗（助力于脑肿瘤目标检测任务）
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-13 649
凭借速度和准确性之间的出色平衡，尖端的 YOLO 框架已成为最有效的对象检测算法之一。然而，在脑肿瘤检测中使用 YOLO 网络的性能很少得到研究。我们提出了一种新颖的 YOLO 架构，具有基于通道随机播放的重新参数化卷积 （RCS-YOLO）。我们提出了 RCS 和 OneShot Aggregation of RCS （RCS-OSA），它们将特征级联和计算效率联系起来，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。
【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 1397
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。
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
最新发布
AIcurator的博客
03-23 180
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）
Snu77的博客
07-12 1672
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
12-18 2565
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
pope888的博客
08-23 2355
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
Limiiiing的博客
11-26 305
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。
YOLOv10改进策略【卷积层】| RCS-OSA 通道混洗的重参数化卷积 二次创新C2fCIB
Limiiiing的博客
11-06 521
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。
利用RCS-OSA优化YOLOv7构建青蛙活动监测预警系统
资源摘要信息:"基于RCS-OSA改进YOLOv7的青蛙活动量监测预警系统" 1. 人工智能与物体检测技术发展 人工智能（AI）技术的快速发展推动了众多领域的技术进步，其中物体检测与识别技术作为AI的一个分支，在智能监控、...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值