YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加ACmix自注意力与卷积混合模型改善模型特征识别效率（提高FPS+检测效率）

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python 神经网络 pytorch
于 2023-12-28 06:00:00 首次发布
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本文介绍了ACmix，一种结合自注意力和卷积的改进模型，用于提高YOLOv8在目标检测任务中的性能。通过1x1卷积投影和运算分解，ACmix在保持低计算成本的同时，增强了全局和局部特征的捕获，提升了FPS和检测效率。手把手教程教读者如何将ACmix集成到模型中。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。

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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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目录

一、本文介绍

二、ACmix的框架原理

2.1 ACMix的基本原理 

2.1.1 自注意力和卷积的整合

2.1.2 运算分解与重构

三、ACmix的核心代码 

四、手把手教你添加ACmix

4.1 ACmix添加步骤

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

五、ACmix的yaml文件和运行记录

5.1 ACMix的yaml版本一(推荐)

4.2.2 ACMix的yaml版本二

4.3 推荐ACMix可添加的位置 

4.4 ACMix的训练过程截图 

五、本文总结

二、ACmix的框架原理

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YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入ACmix注意力机制
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06-15 441
在本文中，我们表明它们之间存在很强的潜在关系，从某种意义上说，这两种范式的大量计算实际上是通过相同的操作完成的。这种观察自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅整合，即一个混合模型，它既享受自注意力和卷积（ACmix）的好处，同时与纯卷积或自注意力对应物相比具有最小的计算开销。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~
改进YOLOv5系列：融合ACmix结构的自注意力和卷积优化
带你成为别人眼中的大佬！
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在前向传递过程中，我们通过获取卷积层的输出，计算出其平均值和最大值，并使用全连接层来生成权重矩阵。然而，针对它的一些缺点，我们提出了一种改进的方法：将自注意力和卷积集成并融合ACmix结构。ACmix结构可以通过使用适当的卷积操作，来更好地捕捉图像中不同尺度的特征，并使得特征检索更具有可预测性。自注意力是一种能够理解序列间依赖关系的机制，而卷积可以通过不同大小的卷积核来感知图像特征，并帮助我们提取更有意义的信息。在实际操作中，我们可以通过以上所述的代码来实现该模型，并在目标检测中取得更好的性能表现。
YOLOv7系列改进：ACmix结构的融合——自注意力和卷积的高效集成
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本文介绍了YOLOv7系列的改进，即ACmix结构的引入，通过将自注意力机制和卷积操作相融合，以提高性能并降低计算复杂度。最后，我们将自注意力机制的输出转换回原始卷积特征的形状，并返回最终的特征输出。为了进一步提升YOLOv7系列的性能，我们引入了ACmix结构，即自注意力和卷积的融合。在YOLOv7系列中，我们将ACmix结构应用于主干网络中的某些模块，以提升目标检测的性能。为了进一步提升YOLOv7系列的性能，我们引入了ACmix结构，将自注意力机制和卷积操作相融合，以提高性能并降低计算复杂度。
Self-Attention和CNN的优雅集成，清华大学等提出ACmix，性能速度全面提升
机器学习社区
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清华大学等提出了一个混合模型ACmix：它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点，同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比，具有更小的计算开销。实验表明，本文方法在图像识别和下游任务上取得了持续改进的结果。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.14
YOLOv10改进 | 注意力机制 | 添加ACmix自注意力与卷积混合模型改善模型特征识别效率（包含二次创新PSA机制）
Snu77的博客
07-11 774
本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。本文包含二次创新PSA机制！YOLOv10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。
Vision Attention之ACmix：On the Integration of Self-Attention and Convolution
画心
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On the Integration of Self-Attention and Convolution 本文原始文档：https://www.yuque.com/lart/papers/nlu51g 整体概览可见链接里的公众号文章，本文主要针对模型设计的细节进行解释。 从摘要读文章 Convolution and self-attention are two powerful techniques for representation learning, and they are usually con
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很显然，H维度和W维度并不是独立的，我们还得考虑它们的关系，因此，我们将他们拼接，并通过卷积进行特征的融合，然后再进行切分，经过sigmoid得到X轴和Y轴的注意力权重。如下图所示，对于卷积，stage1用1*1的卷积代替3*3的卷积，得到不同位置的特征，stage2再利用类卷积操作进行偏移，实现3*3卷积的效果；我们在上文提到，自注意了机制是按照窗口进行计算的，具体实现是，首先我们对key做一个特征整合，具体来说是按照一个窗口重构出特征，然后对q中的每一个特征点，与key的窗口进行自注意力计算。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CascadedGroupAttention：级联组注意力，增强视觉Transformer中多头自注意力机制的效率和有效性
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视觉Transformer由于其强大的模型能力，已经展示了巨大的成功。然而，其显著的性能伴随着高计算成本，这使得它们不适合实时应用。在本文中，我们提出了一系列高速视觉Transformer，命名为EfficientViT。我们发现现有Transformer模型的速度通常受限于内存效率低的操作，尤其是MHSA中的张量重塑和元素级函数。因此，我们设计了一个新的构建块，采用三明治布局，即在高效的FFN层之间使用单个内存绑定的MHSA，以提高内存效率同时增强通道通信。
【Transformer】18、ACMix：On the Integration of Self-Attention and Convolution
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文章目录一、背景和动机二、方法三、效果 一、背景和动机 卷积核自注意机制是两个很有效的特征提取方法，但这两个方法通常被认为是两种不同机制的方法。 卷积方法是对局部进行特征抽取，全局特征共享，自注意力方法是全局像素的权重提取。 本文作者认为这两者有很强的底层关系，所以从大范围上来说，这两者的计算机制是类似的。 之前也有一些工作将这两者进行结合，如： SENet，CBAM 等则说明了自注意机制可以对卷积网络模型起到帮助。 SAN，BoTNet 等使用自注意模型来代替卷积操作 AA-ResNet，Contai
改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制
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- YOLOv8轻松上手，适用技术小白，文章代码齐全，仅需一键train，解决YOLOv8的技术突破和创新潜能。
ACmix：自注意力与卷积的结合
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卷积和自注意力是表示学习的两种强大技术，ACmix将自注意力与卷积相结合，并通过大量实验证明其在图像识别和下游任务的竞争基线上取得了持续改进的结果
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产生一组丰富的中间特征。这种设计使ACmix既能享受到自注意力模块的灵活性，也能利用卷积的局部感受野特性。通过有效结合卷积和自注意力的优点，ACmix在多个视觉任务上显示出优于单一机制（仅卷积或仅自注意力）的性能，展示了其广泛的应用潜力。这种策略通过在单个框架中同时利用这两种机制的优势，来提升模型对特征的处理能力。ACmix通过优化计算路径和减少重复计算，提高了整体模块的计算效率，使其在不显著增加计算负担的前提下提升模型性能。优势的混合模块，旨在通过融合两种机制的优点来增强模型的表示能力和性能。
ACMix：清华提出融合卷积与自注意力机制的模块
kindel的博客
05-16 3753
ACMix：清华提出融合卷积与注意力机制的模块，On the Integration of Self-Attention and Convolution
混合注意力 ACmix | On the Integration of Self-Attention and Convolution
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