YOLOv8改进 | Conv篇 | 添加RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）

已于 2024-03-18 09:59:57 修改
阅读量8.6k 收藏 60
点赞数 32
分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 python 深度学习 目标检测 计算机视觉
于 2023-11-30 21:18:54 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/134678621
版权
本文介绍了RFAConv（Receptive-Field Attention Convolution），一种创新的空间注意力机制，用于改进YOLOv8目标检测模型。RFAConv通过优化感受野特征，解决参数共享问题并提高大尺寸卷积核效率，实现更精确的识别和更高的处理速度。文章详细讲解了RFAConv的主要思想，并提供了代码和训练记录，以助于读者理解和应用。

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

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-Field Attention Convolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv8在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLOv8中发挥作用，以及它是如何改进在我们的YOLOv8中的。我将通过案例的角度来带大家分析其有效性(结果训练结果对比图)。

适用检测目标：亲测所有的目标检测均有一定的提点

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

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、RFAConv结构讲解

2.1、RAFCAonv主要思想

2.2、感受野空间特征

2.3、解决参数共享问题

2.4、提高大尺寸卷积核的效率

三、RFAConv代码

四、手把手教你添加RFAConv和C2f_RFAConv模块

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、RFAConv的yaml文件和运行记录

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv8魔改系列:使用RFAConv模块，实现YOLOv8快速涨点
qq_66386046的博客
03-23 4900
使用RFAConv模块代替Conv，实现YOLOv8快速涨点
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加RFAConv一种新的感受野注意力卷积模块（提高特征提取的精确性）
qq_45972324的博客
09-08 587
空间注意力已被广泛用于提高卷积神经网络的性能。但是，它有一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制从本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图中包含的信息对于大尺寸的卷积核来说是不够的。因此，我们提出了一种新的注意力机制，称为感受野注意 （RFA）。现有的空间注意力，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA）等，只关注空间特征，并不能完全解决卷积核参数共享的问题。
YOLOv11全网最新创新点改进系列：由RFA开发的感受野注意力卷积操作RFAConv赋能YOLO，实时精准目标检测新纪元！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
01-10 1591
YOLOv11全网最新创新点改进系列：由RFA开发的感受野注意力卷积操作RFAConv赋能YOLO，实时精准目标检测新纪元！
YOLOv12最新创新改进系列：由RFA开发的感受野注意力卷积操作RFAConv赋能YOLO，显著提高了网络性能，实时精准目标检测新纪元！
最新发布
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-18 1290
YOLOv12最新创新改进系列：由RFA开发的感受野注意力卷积操作RFAConv赋能YOLO，显著提高了网络性能，实时精准目标检测新纪元！
论文阅读：RFAConv: Innovating Spatial Attention andStandard Convolutional Operatio|RFAConv:创新空间注意力和标准卷积操作
lj2870236995的博客
08-16 6652
空间注意力被广泛用于提高卷积神经网络的性能。但是，它也有一定的局限性。本文提出了空间注意有效性的新视角，即空间注意机制从本质上解决了卷积核参数共享问题。然而，空间注意生成的注意图所包含的信息对于大尺寸卷积核是不够的。因此，我们提出了一种新的注意机制——接受场注意(RFA)。现有的空间注意，如卷积块注意模块(CBAM)和协调注意模块(CA)只关注空间特征，没有完全解决卷积核参数共享的问题。相比之下，RFA不仅关注接收域空间特征，而且为大规模卷积核提供了有效的注意权值。RFA开发的接。
RFAConv:创新空间注意力和标准卷积操作
m0_47867638的博客
05-29 1万+
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.03198.pdf空间注意力被广泛用于提高卷积神经网络的性能。然而，它有一定的局限性。本文对空间注意力的有效性提出了一种新的视角，即空间注意力机制从本质上解决了卷积核参数共享问题。然而，空间注意力生成的注意图中包含的信息对于大尺寸的卷积核来说是不够的。因此，本文提出一种新的注意力机制，称为感受野注意力(RFA)。
【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力
m0_63430863的博客
06-20 1209
空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。然而，由空间注意力生成的注意力图中包含的信息对于大尺寸卷积核来说并不充分。因此，我们提出了一种名为感受野注意力（Receptive-Field Attention，简称RFA）的新型注意力机制。
YOLOv11改进 | Conv篇 | 添加RFAConv重塑空间注意力助力yolov11有效涨点（深度学习的前沿突破）
Snu77的博客
10-16 2995
本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv10在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLOv10中发挥作用，以及它是如何改进在我们的YOLOv10中的。我将通过案例的角度来带大家分析其有效性(结果训练结果对比图)。适用检测目标：亲测所有的目标检测均有一定的提点。
YOLOv10改进 | Conv篇 | 添加RFAConv重塑空间注意力助力yolov10有效涨点（深度学习的前沿突破）
Snu77的博客
07-11 1272
本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv10在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLOv10中发挥作用，以及它是如何改进在我们的YOLOv10中的。我将通过案例的角度来带大家分析其有效性(结果训练结果对比图)。适用检测目标：亲测所有的目标检测均有一定的提点⭐⭐⭐⭐⭐。
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 15万+
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。
YoloV8改进策略：RFAConv模块即插即用，实现YoloV8丝滑上分
m0_47867638的博客
06-01 1万+
RFAConv是一种新的注意力机制，称为感受野注意力（RFA）。卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题，但在RFA中，感受野空间特征不仅集中，而且为大尺寸卷积核提供了良好的注意力权重。RFA设计的感受野注意力卷积运算（RFAConv）可以被认为是取代标准卷积的一种新方法，它带来的计算成本和许多参数几乎可以忽略不计。由于作者没有开源我自己复现了一版，并尝试将其加入到YoloV8网络中。我们一起去看看效果吧！
【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进NO.64】即插即用新的注意力机制RFAConv
m0_70388905的博客
04-13 3913
即插即用新的注意力机制RFAConv
改进YOLOv8系列：即插即用新的注意力机制RFAConv
qq_44224801的博客
04-17 1万+
空间注意力已被广泛用于提高卷积神经网络的性能，使其能够专注于重要信息。然而，它有一定的局限性。在本文中，我们对空间注意的有效性提出了一个新的观点，那就是它可以解决卷积核参数共享的问题。尽管如此，由空间注意产生的注意图中所包含的信息对于大尺寸卷积核来说是不够的。因此，我们引入了一种新的注意机制，称为感受场注意（RFA）。虽然以前的注意机制，如卷积块注意模块（CBAM）和协调注意（CA）只关注空间特征，它们不能完全解决卷积核参数共享的问题。
Yolov8小目标检测（22）：感受野注意力卷积运算（RFAConv），助力小目标检测
09-14 1659
RFAConv| 亲测在红外弱小目标检测涨点明显，map@0.5 从0.755提升至0.765
优化改进YOLOv5算法之感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等
qq_40716944的博客
11-14 1619
但是，。在论文中，作者对空间注意力的有效性提出了一个新的观点，即。然而，由空间注意力生成的注意力图中包含的信息。因此，，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），只关注空间特征，并没有完全解决卷积核参数共享的问题。由RFA开发的（RFAConv）。作者在ImageNet-1k、COCO和VOC数据集上进行了一系列实验，以证明他们的方法的优越性。特别重要的是，
YOLOV8改进：RefConv（即插即用重参数化重聚焦卷积替代常规卷积，无额外推理成本下涨点明显）
AIcurator的博客
10-21 2344
我们提出了重新参数化的重聚焦卷积（RefConv）作为常规卷积层的替代品，常规卷积层是一个即插即用的模块，可以在不需要任何推理成本的情况下提高性能。具体来说，给定一个预先训练的模型，RefConv对从预先训练的模型继承的基核应用一个可训练的重新聚焦转换，以建立参数之间的连接。例如，一个深度级的RefConv可以将卷积核的一个特定通道的参数与另一个核的参数联系起来，也就是说，使它们重新关注它们从未关注过的模型的其他部分，而不是只关注输入特性。
YoloV8优化：感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等 | 即插即用系列
08-11 3739
感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题
评论 10
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