YOLOv5改进 | 注意力篇 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点 (附多个位置添加教程)

已于 2024-07-28 21:54:58 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： 人工智能 深度学习 python pytorch 计算机视觉 目标检测 YOLO
于 2024-01-06 23:16:01 首次发布
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本文介绍了LSKAttention大核注意力机制，它是对YOLOv5的一种改进，通过将2D卷积核分解为1D卷积核，减少计算复杂性和内存占用。详细阐述了LSKAttention的原理、核心代码，并手把手教你如何将其添加到YOLOv5网络中，实验证实在目标检测任务上提高了模型性能。

 一、本文介绍 

本文给大家带来的改进机制是LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv5。它的主要思想是将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv5的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测等方面的效果。通过实验YOLOv5在整合LSKAttention机制后，亲测mAP有显著提高(下面会附上改进LSKAttention机制和基础版本的结果对比图)。

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、LSKAttention的机制原理 

三、LSKAttention的核心代码

四、手把手教你将LSKAttention添加到你的网络结构中

4.1 LSKAttention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 LSKAttention的yaml文件和训练截图

4.2.1 LSKAttention的yaml版本一(推荐)

4.2.2 LSKAttention的yaml版本二

4.2.3 LSKAttention的yaml版本三

4.3 LSKAttention的训练过程截图 

五、本文总结

二、LSKAttention的机制原理 

论文地址：官方论文地址

代码地址：官方代码地址

《Large Separable Kernel Attention》这篇论文提出的LSKAttenti

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在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
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这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。与传统的卷积操作相比，大尺度卷积核能够覆盖更大的感受野，从而捕捉到更丰富的上下文信息。然而，大尺度卷积核也带来了计算成本的增加和可能的过拟合问题。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YOLOv8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~
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