YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加FocusedLinearAttention助力YOLOv8实现有效涨点

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 python 人工智能 pytorch 目标检测 算法
于 2023-11-25 12:56:55 首次发布
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本文介绍了Focused Linear Attention，一种改进的线性注意力机制，旨在提高YOLOv8的效率和检测精度。通过与Softmax注意力的对比，说明了线性注意力的效率优势，并提出了Focused Linear Attention以解决聚焦能力和特征多样性问题。实验表明，该机制在保持或略微增加计算量的情况下，能提高Transformer架构的图像识别准确率。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Focused Linear Attention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的YOLO系列当中从而提高检测精度)，旨在提高效率和表现力。其解决了两个在传统线性注意力方法中存在的问题：聚焦能力和特征多样性。这种方法通过一个高效的映射函数和秩恢复模块来提高计算效率和性能，使其在处理视觉任务时更加高效和有效。简言之，Focused Linear Attention是对传统线性注意力方法的一种重要改进，提高了模型的聚焦能力和特征表达的多样性。通过本文你能够了解到：Focused Linear Attention的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加(需要注意的是一个FLAGFLOPs从8.9涨到了9.1)。

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 专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

实验效果对比：放在了第三章，有对比试验供大家参考

目录

一、本文介绍

二、Focused Linear Attention的机制原理

2.1 Softmax和线性注意力机制的对比

2.2 Focused Linear Attention的提出

2.3 效果对比

三、实验效果对比

四、FocusedLinearAttention代码

五、添加Focused Linear Attention到模型中

5.1 Focused Linear Attention的添加教程

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【YOLOv8改进 - 注意力机制】Focused Linear Attention :全新的聚焦线性注意力模块
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在ultralytics/cfg/datasets/ 下新建data.yaml。
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1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。3.涨点效果：动态蛇形卷积,实现有效涨点！精确分割拓扑管状结构;如血管和道路，是各种至关重要的现场，确保下游的准确性和效率任务。然而，许多因素使任务复杂化，包括薄的局部结构和可变的全局形态。
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本文在yolov8中加入新型卷积注意力框架SegNext_Attention，能够更好地利用全局上下文信息，并且能够对感兴趣的区域进行更加准确的注重，从而提高图像分割的性能。
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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。
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