【RT-DETR有效改进】可变形大核注意力 | Deformable-LKA适用于复杂背景或不同光照场景

已于 2024-02-20 04:09:19 修改
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分类专栏： RT-DETR有效改进专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能 目标检测 python pytorch RT-DETR
于 2024-02-20 02:00:00 首次发布
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本文详细介绍了Deformable-LKA（可变形大核注意力）机制，这是一种结合大卷积核和可变形卷积的技术，能有效处理复杂视觉信息。通过动态调整卷积核，D-LKA增强了模型对目标检测，特别是小目标和不规则形状目标的适应性。文中提供了针对ResNet18、34、50、101的修改教程和yaml配置文件，支持即插即用，适用于多种场景，包括复杂背景和不同光照条件。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进内容是Deformable-LKA（可变形大核注意力）。Deformable-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性，有效地处理复杂的视觉信息。这一机制通过动态调整卷积核的形状和大小来适应不同的图像特征，提高了模型对目标形状和尺寸的适应性。在YOLOv8中，Deformable-LKA可以被用于提升对小目标和不规则形状目标的检测能力，特别是在复杂背景或不同光照条件下。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，本专栏的改进内容全网独一份深度改进RT-DETR非那种无效Neck部分改进，同时本文的改进也支持主干上的即插即用，本文内容也

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YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | Deformable-LKA(DLKA)可变形的大核注意力（附多个位置添加教程）
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04-24 2160
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YOLOv9改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，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~YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏​。
YOLOv5改进 | 注意力篇 | Deformable-LKA(DLKA)可变形的大核注意力（附多个位置添加教程）
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01-06 3005
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可形变注意力机制的总结
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YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加Deformable-LKA可变形大核注意力（涨点幅度超高）
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本文给大家带来的改进内容是Deformable-LKA（可变形大核注意力）。Deformable-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性，有效地处理复杂的视觉信息。这一机制通过动态调整卷积核的形状和大小来适应不同的图像特征，提高了模型对目标形状和尺寸的适应性。在YOLOv8中，Deformable-LKA可以被用于提升对小目标和不规则形状目标的检测能力，特别是在复杂背景或不同光照条件下。我进行了简单的实验，这一改进显著提高了模型mAP。Deformable-LKA的引入，提高了YOLOv8精度
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Hello，各位读者们好Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从而让其还原RT-DETR官方的实验环境从而达到一比一的效果。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的RT-DETR文档。
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可变形注意力（Deformable Attention）及其拓展
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右侧的可变形卷积因为感受野的每一个点都有偏移量，造成卷积核在图片上滑动时对应的感受野的点不会重复选择，这意味着会采样9 x 9=81个采样点，比传统卷积更多。对感受野上的每一个点加一个偏移量 ，偏移的大小是通过学习得到的 ，偏移后感受野不再是个正方形，而是和物体的实际形状相匹配。传统卷积核在卷积过程中由于会存在重叠，最终输出后的感受野范围小，而可变性卷积中因为有偏移，不会有重叠，从而感受野范围更大。可变形卷积将固定形状的卷积过程改造成了能适应物体形状的可变的卷积过程，从而使结构适应物体形变的能力更强。
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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50余篇其中包含RepNCSPELAN4、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YOLOv9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)。
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KAN运用于RT-DETR改进
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### KAN在RT-DETR中的应用及改进方法 KAN（Kernel Attention Network）是一种基于注意力机制的方法，旨在通过优化特征提取和匹配过程来提升模型性能。将其应用于RT-DETR可以进一步增强模型的目标检测能力。以下是具体的应用方式及其可能带来的改进： #### 1. **引入核注意力机制** KAN的核心思想在于利用动态生成的卷积核来进行局部区域的关注[^2]。这种机制可以通过替换或补充RT-DETR中原有的多头自注意力模块实现更高效的特征聚合。相比于传统的全局注意力计算，KAN能够显著降低计算复杂度并提高空间分辨率敏感性。 ```python class KernelAttention(nn.Module): def __init__(self, dim_in, dim_out): super(KernelAttention, self).__init__() self.kernel_generator = nn.Conv2d(dim_in, dim_out * kernel_size**2, kernel_size=1) def forward(self, x): kernels = self.kernel_generator(x) # 动态生成卷积核 output = apply_kernels(kernels, x) # 使用生成的卷积核处理输入特征图 return output ``` #### 2. **融合轻量化设计** 为了适配实时目标检测的需求，可以在RT-DETR的基础上融入KAN的轻量化特性。这不仅有助于减少推理时间，还能保持较高的精度水平。例如，在解码器部分采用稀疏采样的策略以加速核注意力矩阵的构建过程[^3]。 #### 3. **强化边界框回归** 借助于KAN强大的细粒度表征能力，可针对RT-DETR中涉及的边界框预测阶段实施精细化调整。通过对候选区域施加额外约束条件或者增加辅助监督信号的方式改善定位准确性[^4]。 #### 4. **联合训练策略** 考虑到两种架构各自的优势所在，建议采取端到端联合训练模式让两者相互促进共同成长。在此过程中需特别注意平衡不同损失项之间的权重关系以免造成过拟合现象发生[^5]。
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