YOLOv8改进 | 检测头篇 | 自研超分辨率检测头HATHead助力超分辨率检测（混合注意力变换器检测头）

已于 2024-04-12 11:02:28 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 计算机视觉 深度学习 YOLOv8 python
于 2024-04-12 02:45:00 首次发布
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本文介绍了作者独创的超分辨率检测头HATHead，结合YOLOv8，利用HAT注意力机制提升目标检测性能。文章详细阐述了HATHead的基本原理，包括自注意力和卷积模块的结合，并提供了逐步的添加方法和核心代码，适用于YOLOv8框架的改进。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是由由我本人利用HAT注意力机制（超分辨率注意力机制）结合V8检测头去掉其中的部分内容形成一种全新的超分辨率检测头。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。本文中均有添加方法和原理解析，本文内容为我独家创新。

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目录

一、本文介绍

二、基本原理介绍

三、核心代码 

四、HATHead的添加方法

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

4.5 修改五

4.6 修改六 

4.7 修改七 

4.8 修改八 

4.9 修改九 

4.9 修改十

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