YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点

已于 2024-03-11 07:36:13 修改
阅读量8.7k 收藏 67
点赞数 29
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 算法 python 深度学习 计算机视觉 目标检测
于 2023-11-24 23:49:30 首次发布
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/java1314777/article/details/134601096
本文详细介绍了如何将LSKAttention机制应用于YOLOv8，通过分解2D卷积核为1D卷积核，降低计算复杂性和内存占用，提升目标检测效率和准确性。通过添加LSKAttention，YOLOv8的检测精度得到显著提升，文中提供了代码实现和添加位置的建议。

一、本文介绍 

在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv8，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv8的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测、语义分割等方面的积极影响。通过实验YOLOv8在整合LSKAttention机制后，实现了检测精度提升(下面会附上改进LSKAttention机制和基础版本的结果对比图)。

专栏目录：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

 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

目录

一、本文介绍 

二、LSKAttention的机制原理 

三、LSKAttention的代码

四、手把手教你将LSKAttention添加到你的网络结构中

4.1 LSKAttention的添加教程

4.2 LSKAttention的yaml文件和训练截图

4.2.1 LSKAttention的yaml文件

4.2.2 LSKAttention的训练过程截图 

五、LSKAttention可添加的位置

5.1 推荐LSKAttention可添加的位置 

5.2图示LSKAttention可添加的位置 

六、本文总结 

二、LSKAttention的机制原理 

论文地址：官方论文地址

代码地址：官方代码地址

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv8改进，YOLOv8添加LSK注意力机制
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-14 981
带有大内核注意力模块的视觉注意力网络，在一系列基于视觉的任务中，其性能明显优于视觉变换器。然而，这些 LKA 模块中的深度卷积层但是，这些 LKA 模块中的深度卷积层在计算和内存占用方面会产生四次方随着卷积核大小的增大卷积核的大小。为了缓解这些问题，并为了缓解这些问题，并在 VAN 的注意力模块中使用超大卷积核为了缓解这些问题，并在 VAN 的注意力模块中使用超大卷积核，我们提出了一系列大分离核注意力模块（Large Separa-内核注意模块，称为 LSKA。
即插即用篇 | YOLOv8 引入选择性注意力 LSK 模块 | 《ICCV 2023 Large Selective Kernel Network》
YOLOv8项目贡献者
07-23 7694
ICCV 2023🏅顶会最新 YOLOv8 引入选择性注意力 LSK 模块
学习记录——VAN LKA、LSKA
Chaoy6565的博客
09-10 1442
2022 大核注意力机制LKA在本文中，提出了一种新的大核注意力large kernal attention（LKA）模型， LKA吸收了卷积和自注意的优点，包括局部结构信息、长程依赖性和适应性。同时，避免了忽略在通道维度上的适应性等缺点。
VAN（大核注意力机制）
qq_40107571的博客
10-11 3395
VAN（大核注意力机制）
YOLOv5改进 | 注意力篇 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点 (附多个位置添加教程)
Snu77的博客
01-06 2773
在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv5，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv5的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测、语义分割等方面的积极影响。通过实验YOLOv8在整合LSKAttention机制后，实
YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 添加LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点（含二次创新C2PSA机制）
Snu77的博客
10-13 3848
在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv11，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv10的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测、语义分割等方面的积极影响。
YOLOv10改进 | 添加注意力机制篇 | 添加LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点
Snu77的博客
07-12 1715
在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv10，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv10的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测、语义分割等方面的积极影响。
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。
pytorch代码实现注意力机制之LSK
DM_zx的博客
09-05 2784
注意力机制之LSK选择性注意力
大核注意力Large Kernel Attention(LKA)
m0_46507285的博客
03-01 9419
这种分解方式也被叫做大核注意力(Large Kernel Attention)，即LKA。如上图所示，一个很大kernel size的卷积被分解成一个Depth-wise卷积+一个Depth-wise空洞卷积+一个1× \times× 1卷积。这样，就可以大大减少FLOPs和参数量。很有效地解决了小核卷积的local性。 class AttentionModule(nn.Module): def __init__(self, dim): super().__init__()...
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加Deformable-LKA可变形大核注意力（涨点幅度超高）
Snu77的博客
12-05 1万+
本文给大家带来的改进内容是Deformable-LKA（可变形大核注意力）。Deformable-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性，有效地处理复杂的视觉信息。这一机制通过动态调整卷积核的形状和大小来适应不同的图像特征，提高了模型对目标形状和尺寸的适应性。在YOLOv8中，Deformable-LKA可以被用于提升对小目标和不规则形状目标的检测能力，特别是在复杂背景或不同光照条件下。我进行了简单的实验，这一改进显著提高了模型mAP。Deformable-LKA的引入，提高了YOLOv8精度
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入LSK注意力机制
tsg6698的博客
08-30 664
这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。与传统的卷积操作相比，大尺度卷积核能够覆盖更大的感受野，从而捕捉到更丰富的上下文信息。然而，大尺度卷积核也带来了计算成本的增加和可能的过拟合问题。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入LSK注意力机制
tsg6698的博客
06-14 1120
这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。与传统的卷积操作相比，大尺度卷积核能够覆盖更大的感受野，从而捕捉到更丰富的上下文信息。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~在LSK.py文件里添加给出的LSK代码。
YOLOv8 改进：添加 LSK 注意力机制
最新发布
走向CTO的路上...
03-13 934
通过添加 LSK 注意力机制，YOLOv8 能够更有效地捕捉特征图上的重要信息，提高检测性能，尤其是在复杂场景下展现出色的表现。这种方法不仅适用于资源受限的设备，还能在丰富多样的实际应用中提供强劲支持。
YOLOv8改进：LSKAttention大核注意力机制对目标检测性能的提升
shrgegrb的博客
03-01 1108
传统的卷积神经网络（CNN）对于空间信息的提取非常高效，但在面对复杂背景或者需要捕捉长距离依赖关系的任务时，往往表现出一定的局限性。自注意力机制（Self-Attention）在处理长距离依赖、全局信息建模方面具有优势，尤其是在Transformer模型中展现了强大的能力。LSKAttention（Large-kernel Self-Attention）是自注意力机制的一个变种，它通过引入大卷积核的思想，将注意力机制与卷积网络结合，进一步增强了网络的空间信息捕捉能力。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】LSKA(Large Separable Kernel Attention)：大核分离卷积注意力模块
b7hbP4z3rF的博客
11-01 1094
【YOLOv11改进 - 注意力机制】LSKA(Large Separable Kernel Attention)：大核分离卷积注意力模块
LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计
AI浩
10-25 1万+
大型可分离核注意力（LSKA）模块的视觉注意力网络（VAN）已被证明在各种基于视觉的任务上提供了卓越的性能，超过了视觉转换器（ViTs）。然而，这些LSKA模块中的逐深度卷积层随着卷积核尺寸的增加，计算和内存占用呈二次增长。为了缓解这些问题，并使VAN的注意力模块能够使用极大的卷积核，我们提出了一种大型可分离核注意力模块，称为LSKA。LSKA将深度卷积层的2D卷积核分解为级联的水平1D和垂直1D内核。与标准LKA设计不同，提出的分解使得可以直接使用注意力模块中的深度卷积层的大内核，而不需要任何额外的块。
YOLOV8改进：LSKA注意力机制改进SPPF模块
BingYelly的博客
03-22 1万+
与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。这样，原始特征图中的每个元素都会根据注意力图的值进行加权，突出重要的特征，抑制不重要的特征。总的来说，LSKA注意力机制通过利用大且可分离的卷积核以及空间扩张卷积来捕捉图像的广泛上下文信息，生成注意力图，并通过这个注意力图加权原始特征，以此增强网络对于重要特征的关注度，提高模型的性能。与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。
CVPR2023新注意力机制显著提升YOLO系列性能
压缩包中的文档如《CVPR2023新注意力机制助力YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8实现暴力涨点》详细列出了每一步的实现细节，包括张量维度变换、归一化策略选择、损失函数配合等关键技术点，极大降低了复现门槛。 综上所述，这...
评论 18
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

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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