YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | RCS-OSA完美替换RepNCSPELAN4实现有效涨点（减少通道的空间对象注意力机制）

最新推荐文章于 2025-11-01 10:15:25 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 机器学习 深度学习 计算机视觉 神经网络 YOLOv9
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/138168958
本文详细介绍了RCS-OSA（Reduced Channel Spatial Object Attention）模块，该模块是RCS-YOLO的改进策略，旨在提高模型的处理效率和检测精度。RCS-OSA通过减少通道数量和关注空间特征来实现这一目标。文章深入剖析了RCS-OSA的原理，包括RCS（Reparameterized Convolution based on channel Shuffle）、OSA（One-Shot Aggregation）和特征级联，并提供了添加RCS-OSA模块的步骤教程，包括代码修改和yaml配置。

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。同时本文对RCS-OSA模块的框架原理进行了详细的分析，不光让大家会添加到自己的模型在写论文的时候也能够有一定的参照，最后本文会手把手教你添加RCS-OSA模块到网络结构中。

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目录

一、本文介绍

二、RCS-OSA模块原理

2.1 RCS-OSA的基本原理

2.2 RCS

2.3 RCS模块

2.4 OSA

2.5 特征级联

三、RCS-OSA核心代码

四、手把手教你添加RCS-OSA模块

4.1 细节修改教程

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 RCS-OSA的yaml文件

4.3 RCS-OSA运行成功截图

五、本文总结 

二、RCS-OSA模块原理

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本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，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0.6左右。
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