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）

已于 2024-06-17 12:20:30 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉 YOLO pytorch 目标检测
于 2023-12-05 12:12:30 首次发布
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本文介绍了Deformable-LKA机制，它结合大卷积核与可变形卷积，增强YOLOv8对复杂视觉信息的处理，尤其在小目标和不规则形状目标检测上的表现。作者提供了详细的手动添加教程和代码，实验证明该改进能提高模型mAP约0.8。

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一、本文介绍

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(提高了大概0.8左右)。Deformable-LKA，引入可以将其用在C2f和检测头中进行改进估计效果会更高，所以非常推荐大家使用。

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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    

目录

一、本文介绍

二、Deformable-LKA机制原理

2.1 Deformable-LKA的基本原理

2.2 大卷积核

2.3 可变形卷积

2.4 2D和3D适应性

三、D-LKA代码和C2f-D-LKA

四、手把手教你添加D-LKA

4.1.1 修改一

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### 将注意力机制与 Deformable-LKA 集成至 YOLOv8 #### 1. 注意力机制简介 注意力机制允许模型聚焦于输入数据的关键部分，从而提高特定任务的表现。对于目标检测而言，这有助于更好地捕捉物体边界和细节。 #### 2. Deformable-LKA 组件解析 Deformable-LKA 是一种结合了大卷积核的感受野优势与可变形卷积灵活性的新型注意力模块[^3]。它能够动态调整卷积操作的位置偏移量，使得网络可以灵活应对不同尺度的目标对象及其变化形态。 #### 3. 在 YOLOv8 中集成 Deformable-LKA 为了在 YOLOv8 上实现该功能，需按照如下方式修改架构： - **替换原有层**：将原有的标准卷积层替换成带有 Deformable-LKA 的版本。 - **位置选择**： - 对于 C2f 层次结构中的某些中间特征图应用此机制； - 或者是在最终预测头部之前加入额外的一层或多层含有 Deformable-LKA 的组件。 ```python from yolov8.models import * import torch.nn as nn class DeformConvWithLKA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=7, stride=1, padding=3): super().__init__() self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * (kernel_size**2), kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) self.deform_conv = ModulatedDeformConvPack( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), stride=stride, padding=padding, dilation=1, deform_groups=1) def forward(self,x): offset=self.offset_conv(x).clamp(-max_offset,max_offset) output=self.deform_conv(x,offset) return output ``` 上述代码展示了如何创建一个基于 PyTorch 的 `ModulatedDeformConvPack` 来构建具有 LKA 功能的新类 `DeformConvWithLKA`[^4]。 #### 4. 训练配置调整 当引入新的组件后，可能还需要相应地调整超参数设置，比如学习率、批量大小等，以确保最佳收敛性和泛化能力。 #### 5. 性能评估 经过这些改动之后，应该使用合适的指标（如 mAP）来衡量改进前后系统的差异，并通过对比实验验证所做更改的有效性[^1]。
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