YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）

已于 2024-04-24 20:56:39 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 pytorch python 深度学习 计算机视觉 目标检测
于 2023-12-06 22:11:03 首次发布
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本文深入探讨Triplet Attention机制，解释其原理，对比其他注意力机制，并提供完整代码与添加教程。Triplet Attention通过三重分支捕获图像的多维度交互，提升模型对特征理解。此外，文中给出了推荐的添加位置和实际应用示例。

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是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。这样一来，网络就能够更全面地理解图像内容，就像是得到了一副三维眼镜，能够看到图片的立体效果一样。

 推荐指数：⭐⭐⭐

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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、Triplet Attention机制原理

2.1 Triplet Attention的基本原理 

2.2 Triplet Attention和其它简单注意力机制的对比 

2.3 Triplet Attention的实现流程

三、Triplet Attention的完整代码

3.1 Triplet Attention的核心代码

3.2 修改了Triplet Attention机制的C2f和Bottleneck 

四、手把手教你添加Triplet Attention

4.1 Triplet Attention的添加教程

4.2 Triplet Attention的yaml文件和训练截图

4.2.1 Triplet Attention的yaml文件一(推荐)

4.2.2 Triplet Attention的yaml文件二

4.2.2 D-LKA的训练过程截图 

五、Triplet Attention可添加的位置

5.1 推荐Triplet Attention可添加的位置 

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Vgg 改进：添加TripletAttention模块减少冗余计算
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TripletAttention 是一种用于计算机视觉任务的注意力机制，旨在减少冗余计算和同时存储访问，从而提高模型的效率和性能。它通过引入三元组（Triplet）结构来优化注意力机制的计算过程。核心思想：TripletAttention 的核心思想是通过将输入特征图分成三个部分（即三元组），并在每个部分上分别计算注意力权重，从而减少计算复杂度和存储访问的冗余。具体来说，TripletAttention 将输入特征图分为三个通道组，并在每个组上独立计算注意力权重，最后将这些权重合并以生成最终的注意力图。
VisionTransformer改进（3）：Triplet Attention模块增强
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2401_82355416的博客
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这段代码实现了一个改进版的Vision Transformer模型，主要包含两个核心部分：​​TripletAttention模块​​：一个创新的注意力机制，同时考虑通道、高度和宽度三个维度的注意力​​改进的ViT模型​​：在标准ViT的卷积投影层后添加TripletAttention模块。
【6-1】YOLOv10添加【CBAM】【SE】【CA】【ECA】【BAM】注意力机制 【超30种先进模块随心选】【注意力机制篇】
up主为在读研究生，从事cv研究4余年，绝对靠谱。
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注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种技术，旨在模拟人类注意力的特点，即在处理复杂信息时，能够聚焦于其中的关键部分，从而提高处理效率和效果。它最初在自然语言处理（NLP）领域中被提出，但现已广泛应用于各种深度学习任务，如计算机视觉、语音识别等。本文主要介绍如何在YOLOv10中添加注意力机制，提供了4种经典注意力机制模块供大家学习，使用时可据自己的实际情况进行选择。
轻量化TripletAttention在YOLOv8中的应用与优化
shrgegrb的博客
03-03 1179
本次优化围绕TripletAttention 机制：通过三重注意力（通道、水平、垂直）提升特征表达能力，增强目标检测性能。代码集成：将 TripletAttention 无缝融入 YOLOv8 的骨干网络，并进行了轻量化优化（如 Depthwise Separable Convolution）。训练效果：在 COCO 2017 数据集上，mAP 提升了约 2%，但计算量略有增加。推理优化：通过量化（PTQ/QAT）、TensorRT 加速、DeepStream 部署。
UNet 改进：添加TripletAttention注意力机制
Henry的博客
04-08 963
它通过交叉维度的交互来捕获空间和通道间的依赖关系，同时保持了较低的计算复杂度。TripletAttention通过创新的三维注意力机制，在保持计算效率的同时有效提升了模型的特征表示能力。其独特的跨维度交互设计使其成为许多视觉任务的理想选择，特别是在资源受限的应用场景中。通过卷积层生成注意力图：A_i = σ(Conv(Z)) ∈ ℝ^{1×H'×W'}将注意力图应用于旋转后的输入：Y_i = A_i ⊗ X_rot。在编码器的第一个下采样层前之后，加入本文的模块。：同时捕获通道间和空间位置间的依赖关系。
ResNet改进(6)：添加Triplet Attention模块考虑通道维度和空间维度的交互关系
2401_82355416的博客
03-16 698
该模块由三个并行的注意力分支组成，分别处理通道维度和两个空间维度（高度和宽度），因此得名“Triplet Attention”。传统的注意力机制（如SENet、CBAM等）通常单独处理通道注意力或空间注意力，而Triplet Attention则同时考虑通道和空间维度的交互。通过三个分支分别计算通道注意力和两个空间注意力，Triplet Attention能够更全面地捕捉特征图中的重要信息。：相比于其他复杂的注意力机制，Triplet Attention的计算开销较小，适合嵌入到现有的CNN架构中。
即插即用篇 | 手把手教你 YOLOv10 添加注意力机制 | 20+ 种全打通！
YOLOv8项目贡献者
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YOLOv10改进教程|C2f-CIB加入注意力机制
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
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将yolov10n.yaml文件中的C2fCIB替换为C2fCIBAttention。在nn.models.__init__.py中声明 C2fCIBAttention。在train.py脚本中填入yolov10n.yaml路径，运行即可训练。打开ultralytics->nn->tasks.py，如图所示操作。并在上方声明C2fCIBAttention类。
YOLOv5改进 | TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进是三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。这样一来，网络就能够更全面地理解图像内容，就像是得到了一副三维眼镜，能够看到图片的立体效果一样。⭐⭐⭐⭐。
YOLO11改进|注意力机制篇|引入三重注意力机制Triplet Attention
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YOLO11中添加三重注意力机制TripletAttention
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在YOLOv8中引入TripletAttention三重注意力机制可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的小目标检测精度和多尺度目标检测性能方面。TripletAttention是一种基于Transformer的注意力机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。
triplet-attention:PyTorch的“轮值参加”的官方实施
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摘要-得益于在通道或空间位置之间建立相互依存的能力，注意力机制最近得到了广泛的研究，并广泛用于各种计算机视觉任务中。在本文中，我们研究了轻量但有效的注意力机制，并提出了三重态注意力，这是一种通过使用三分支结构捕获跨维度交互来计算注意力权重的新方法。对于输入张量，三重态注意力通过旋转操作和残差变换来建立维度间的依存关系，并以可忽略的计算开销对通道间和空间信息进行编码。我们的方法既简单又有效，并且可以轻松地作为附加模块插入经典骨干网。我们证明了我们的方法在各种挑战性任务中的有效性，包括ImageNet-1k上的图像分类以及MSCOCO和PASCAL VOC数据集上的目标检测。此外，我们通过肉眼检查GradCAM和GradCAM ++结果，提供了对三重态注意力表现的广泛了解。对我们的方法进行的经验评估支持我们的直觉，即在计算注意力权重时捕获跨维度的依存关系的重要性。 图1.三重注意模块的结构设计
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YOLOv8模型改进 第二十讲 添加三重注意力机制Triplet Attention 提升小目标/遮挡目标
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本文这次分享的是三重注意力机制Triplet Attention。现在注意力机制在计算机视觉任务中被广泛研究和应用，如 Squeeze-and-Excitation Networks (SENet)、Convolutional Block Attention Module (CBAM) 等。然而，这些方法存在一些局限性，例如需要大量可学习参数，或者在计算通道注意力时没有考虑跨维度交互等。Triplet Attention可以有效的解决这些问题，其强调在计算注意力权重时捕获跨维度交互的重要性，以提供丰富的特征
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本文主要工作包括三重注意力机制原理介绍及改进代码策略，该模块为即插即用模块，部署位置可根据实际针对任务需求，自行调整。本专栏持续更新中，订阅本栏，关注更新~
YOLOv5改进 | 注意力机制 | 添加三重注意力机制 TripletAttention【原理 + 完整代码】
kay_545
05-31 2635
yolov5涨点，改进，论文必备
tripletattention
02-05
tripletattention是一种机器学习模型中的注意力机制，用于处理三元组之间的关系。在自然语言处理和计算机视觉等领域，tripletattention可以帮助模型更好地理解三元组的语义关系。 在tripletattention中，每个三元组包括一个查询（query）、一个正样本（positive sample）和一个负样本（negative sample）。模型通过计算查询和正样本之间的相似度以及查询和负样本之间的相似度来确定哪些样本更相关。这种注意机制有助于模型集中关注于正样本，同时忽略负样本，从而提高模型的性能。 tripletattention在模型训练和评估中起着关键作用。通过在训练过程中引入三元组关系，模型可以更好地学习样本之间的关系，提高对相关性的敏感度。在评估阶段，tripletattention可以帮助模型生成更准确的预测，因为模型已经学习到了样本之间的关系信息。 总之，tripletattention是一种有效的注意力机制，用于处理三元组之间的关系。它可以帮助机器学习模型更好地理解和利用样本之间的语义关系，提高模型的性能和准确性。tripletattention在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域都有着广泛的应用前景。
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