YOLOv5改进 | 注意力篇 | HAttention超分辨率重建助力小目标检测 (全网独家首发)

已于 2024-03-08 10:53:40 修改
阅读量2.1k 收藏 28
点赞数 23
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 深度学习 python pytorch 计算机视觉
于 2024-01-06 23:25:55 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/135279808
本文介绍了将HAttention机制应用于YOLOv5以提升目标检测性能，特别是小目标检测。HAttention结合通道注意力和自注意力，增强超分辨率重建，提供精确的上采样结果。通过修改YOLOv5模型，添加HAttention核心代码，并提供训练配置，实现性能提升。

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。同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐(最新的改进机制)

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

 一、本文介绍

二、HAttention框架原理 

2.1 混合注意力变换器（HAT）

三、HAttention的核心代码

四、手把手教你添加HAttention机制 

4.1 HAttention添加步骤

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 HAT的yaml文件和训练截图

4.2.1 HAT的yaml版

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv8改进 | Neck | 有效提升小目标检测效果，附完整代码结构图【小白必备】
kay_545
08-06 3812
yolov8改进，yolov8，slim-neck，
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
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。
Yolov5小目标性能提升方案介绍
06-29 4819
本文主要罗列Yolov5小目标性能提升方案，包括注意力机制、多头检测器、loss优化等；
【目标检测】YOLOv5针对小目标检测的改进模型/添加帧率检测
兴趣使然的创作者
07-17 1万+
众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。本篇博文就来尝试这篇博文所提到的一种改进方案。我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。.........
YOLOv5改进（二）-- 目标检测优化点（添加小目标头检测）
qq_44231797的博客
04-14 9939
YOLOv5优化点，小目标检测
YOLOV5改进-增加小目标的检测层，K-means聚类生成框
qq_69854365的博客
08-09 4877
YOLOv5对于小目标检测效果不佳的原因之一是小目标样本尺寸较小，YOLOv5的下采样乘数较大。较深的特征图使得学习小目标的特征变得困难，因此本文提出添加小目标检测层来检测较浅的特征图。具体流程如图5所示。YOLOv5原本只对最后三个C3层进行特征预测，但由于小目标在连续下采样的过程中丢失了特征信息，导致小目标检测效果不理想。因此，我们添加了一层特征预测。新增的预测层下采样次数更少，小目标分辨率更高，有助于模型学习小目标的特征。
YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
01-07 2万+
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60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。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv8文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。本专栏持续更新网络上的所有前沿文章。
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_如何在网络结构中添加注意力机制、c2f
2401_85123508的博客
06-11 1825
独家创新篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)]( )：YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)")**
YOLOv10有效涨点专栏目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck、二次创新、独家创新等上百种创新机制
最新发布
Snu77的博客
07-15 1万+
Hello，各位读者们好本专栏自开设以来已经更新改进教程100余篇其中包含二次创新、独家创新多种改进方法，包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv10文档并不能在优快云上传，通过建立交流群的形式在内上传我完整的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题。专栏介绍。
【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：通过转置卷积，动态学习参数，减少上采用过程特征丢失，提高模型对目标的检测精度！（超详细改进代码流程）
弗兰-随风小欢的博客
12-03 2389
【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：通过转置卷积，动态学习参数，减少上采用过程特征丢失，提高模型对目标的检测精度！（超详细改进代码流程）
YOLOv5改进系列(十一) 增加小目标检测层
专注于人工智能学习，总结
12-14 8790
（1）以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例，小目标是指小于32×32个像素点（中物体是指3232-9696，大物体是指大于96*96）。物体标注框的长宽乘积，除以整个图像的长宽乘积，再开根号，如果结果小于3%，就称之为小目标。目标边界框的宽高与图像的宽高比例小于一定值，通用值为0.1边界框面积与图像面积之比的中位数在0.08%~0.58%之间根据目标实际覆盖像素与图像总像素之间比例对小目标进行定义首先创建文件。
YOLOv5/v7/v8改进版：InceptionNeXt与ConvNeXt相遇——即插即用，提升小目标检测的必备改进
IlgCrystal的博客
09-22 461
为了解决这一问题并提高检测性能，研究人员提出了许多改进的算法。本文将介绍一种新的改进版本，称为YOLOv5/v7/v8的改进版InceptionNeXt，它将Inception和ConvNeXt系列相结合，具有即插即用的特点。综上所述，YOLOv5/v7/v8改进版的InceptionNeXt是一种结合了Inception和ConvNeXt的改进算法，用于解决小目标检测问题。通过采用多尺度的特征表示和有效的分组卷积操作，InceptionNeXt能够更好地捕捉不同尺度的目标特征，并提高小目标检测的准确性。
零基础教程：Yolov5模型改进-添加13种注意力机制
pyscl01的博客
09-25 5411
零基础教程：Yolov5模型改进-添加注意力机制的详细步骤
YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用Gold-YOLO针对小目标进行检测（附完整修改教程 + 代码）
Snu77的博客
01-09 2498
本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck，GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中，从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部（neck）信息融合能力(有点类似于长颈鹿的脖子该Neck部分很长)，同时也没有显著增加延迟，提高了模型在检测不同大小物体时的性能，同时欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家同时在这里再次声明，
如何改进YOLOv5？这篇告诉你如何修改让检测更快、更稳！！
qq_53545309的博客
10-29 4322
值得注意的是，由于功能通道的减少，特征图会出现信息丢失，并且在其他level的特征图中只包含一些不太相关的上下文信息。针对这一问题，提出了一种简单而有效的方法，即感受野金字塔(RFP)，以增强特征金字塔的表示能力，并驱动网络学习最优的特征融合模式。而在扩张卷积的卷积运算中，卷积核的元素是间隔的，空间的大小取决于膨胀率，这与标准卷积运算中卷积核的元素都是相邻的不同。FEM主要是根据检测到的交通标志尺度的不同，利用扩张卷积自适应地学习每个特征图中的不同感受野，从而提高多尺度目标检测识别的准确性。
YOLOv5 提升小目标识别能力 解决VisDrone2019数据集
weixin_42001184的博客
09-16 6461
YOLOv5增加一些tricks技巧去提升它的小目标检测能力，进而在VisDrone无人机拍摄的这个数据集上达到更好的效果
优化改进YOLOv5算法之针对小目标检测优化YOLOv5_Face2(超详细)
qq_40716944的博客
06-17 3059
本文主要参考YOLO-FaceV2这个文章，该文章为了解决人脸检测中小目标、遮挡等问题，在YOLOv5算法的基础提出了几点改进，且取得了比较不错的效果。
手把手带你 YOLOv5/v7 添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）2024/2/5更新
热门推荐
YOLOv8项目贡献者
04-27 20万+
YOLOv5/v7 添加注意力机制教程 2023/6/15更新🍀🍀🍀
改进YOLOv7系列：24.添加SimAM注意力机制
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
09-04 1万+
目标检测科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
yolov7改进:多头检测器助力小目标检测,实现暴力涨点
12-09
yolov7是一种用于目标检测的神经网络模型，最新的改进是引入了多头检测器，这一改进在小目标检测方面起到了很大的作用。传统的目标检测算法在处理小目标时往往表现不佳，因为小目标的特征不够明显，很容易被忽略或误判。而多头检测器则可以同时从不同的特征层面对目标进行检测，从而提高了对小目标的检测准确性和稳定性。 这项改进的实际效果是实现了暴力涨点，也就是在小目标检测方面取得了显著的进展。通过多头检测器的辅助，yolov7可以更精确地识别和定位小目标，如行人、小动物和交通标识等，为实际应用场景中的目标检测提供了更可靠的技术支持。 总之，yolov7的多头检测器改进为小目标检测带来了新的突破，为目标检测技术的发展注入了新的活力。在未来的实际应用中，这一改进有望为各种领域的目标检测任务带来更高的效率和准确性，推动着人工智能技术在物体识别和定位方面的不断进步。
评论 2
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