YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加HAttention(HAT）超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发，超分辨率检测)

已于 2024-03-11 07:35:30 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 深度学习 python 计算机视觉 超分辨率重建 目标检测
于 2023-12-20 23:02:26 首次发布
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本文介绍了HAttention（混合注意力变换器）的原理和实现，这是一种结合通道注意力和自注意力的超分辨率重建方法。通过在YOLOv8目标检测模型中应用HAttention，能有效提升小目标检测的性能。文章包含HAttention的代码实现和训练过程，是深度学习和计算机视觉领域的最新研究进展。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制，混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局的像素信息，从而提供更为精确的结果(这个注意力机制挺复杂的光代码就700+行)，但是效果挺好的也是10月份最新的成果非常适合添加到大家自己的论文中。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐(最新的改进机制)

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

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一、本文介绍

二、HAttention框架原理 

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小目标检测难点众多，导致很多算法对小目标的检测效果远不如大中型目标。影响算法性能的主要原因如下:第一，小目标分辨率低、信息量不足，导致神经网络提取到的有效特征较少。第二，小目标在图像中所占的区域较小，易受背景干扰，这对算法的定位性能要求较高。第三，小物体标注困难，训练数据有限，导致模型泛化能力差。例如多尺度学习、无锚机制和生成对抗学习等方法，都能提高小目标检测的准确性和鲁棒性。为了改善小目标漏检现象严重的问题，我在 YOLOv8 中增加了 P2 检测头，相当于有四个检测头，使网络能检测到更小的目标。
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yolov5中添加SOCA单图像超分辨率报错
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报错：NameError: name 'Function' is not defined 报错：NotImplementedError
vue cli 运行项目报错 @vitejs/plugin-vue requires vue (>=3.2.13) or @vue/compiler-sfc to be present in the dependency tree.
05-12
这个错误提示说明你的项目中缺少 vue 或 @vue/compiler-sfc 依赖，而 @vitejs/plugin-vue 插件需要这些依赖的支持才能正常运行。 解决方法如下： 1. 确认你的项目中已经安装了 vue 或 @vue/compiler-sfc 依赖： ``` npm ls vue npm ls @vue/compiler-sfc ``` 如果没有安装，执行以下命令安装： ``` npm install vue npm install @vue/compiler-sfc ``` 2. 如果已安装了依赖，但是还是报错，可以尝试更新依赖版本： ``` npm update vue npm update @vue/compiler-sfc ``` 3. 如果更新依赖还是不能解决问题，可以尝试卸载依赖并重新安装： ``` npm uninstall vue npm uninstall @vue/compiler-sfc npm install vue npm install @vue/compiler-sfc ``` 4. 如果还是无法解决问题，可以尝试删除项目的 node_modules 目录并重新安装依赖： ``` rm -rf node_modules npm install ``` 如果你使用的是 yarn，可以使用以下命令： ``` rm -rf node_modules yarn install ``` 希望这些方法能够帮助你解决问题。
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