YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 利用DCNv3结合DLKA形成全新的注意力机制（全网独家创新）

已于 2024-03-12 15:31:01 修改
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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 目标检测 python pycharm
于 2024-03-08 08:41:50 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/136543592
版权
本文介绍了YOLOv8的一个创新实践，通过结合Deformable-Large Kernel Attention (D-LKA) 和 DCNv3，构建了一种新的注意力机制。D-LKA利用大卷积核和可变形卷积，模拟自我关注机制，降低计算成本。同时，通过DCNv3优化采样网格，适应不同数据模式。文章详细阐述了D-LKA的原理，包括大卷积核、可变形卷积以及2D和3D适应性，并提供了代码添加教程和训练记录。

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 一、本文介绍

本文给大家带来的机制是由我独家创新结合Deformable Large Kernel Attention (D-LKA) 注意力机制和DCNv3可变形卷积的全新注意力机制模块（算是二次创新），D-LKA的基本原理是结合了大卷积核和可变形卷积的注意力机制，通过采用大卷积核来模拟类似自我关注的感受野，同时避免了传统自我关注机制的高计算成本，同时我们利用DCNv3来优化其中的可变形卷积，本文内容为我独家整理。

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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 

目录

 一、本文介绍

二、Deformable-LKA机制原理

2.1 Deformable-LKA的基本原理

2.2 大卷积核

2.3 可变形卷积DCNv3

2.4 2D和3D适应性

三、核心代码

四、添加方式教程

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、yaml文件和运行记录

5.1 yaml文件1

5.2 yaml文件2

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