YOLOv5改进 | 注意力篇 | MSDA多尺度空洞注意力（附多位置添加教程 + 代码解析）

已于 2024-03-22 11:56:06 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： 目标跟踪 人工智能 计算机视觉 python pytorch 深度学习 YOLO
于 2024-01-06 21:43:52 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135300931
本文详细介绍了MSDA（多尺度空洞注意力）模块，它通过多尺度特征提取和稀疏性利用提高模型效率和检测精度。在YOLOv5中添加MSDA模块，可以显著提升目标检测性能，尤其适用于小目标和大尺度目标。文章提供添加MSDA的步骤、yaml配置文件及训练过程截图。

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特征图X的相应查询、键和值。然后，将特征图的通道分成n个不同的头部，并在不同的头部中以不同的扩张率执行多尺度SWDA来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.06左右)。最后本文会手把手教你添加MSDA模块到网络结构中。

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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、MSDA框架原理

三、MSDA核心代码

四、手把手教你添加MSDA模块

4.1 MSDA添加步骤

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

4.2 MSDA的yaml文件和训练截图

4.2.1 MSDA的yaml版本一(推荐)

4.2.2 MSDA的yaml版本二

4.3 推荐MSDA可添加的位置 

4.4 MSDA的训练过程截图 

五、本文总结

二、MSDA框架原理

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