YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）

最新推荐文章于 2024-10-22 00:01:47 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 YOLOv9 目标检测 yolov9
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本文深入探讨YOLOv9中Triplet Attention的原理，通过三个不同视角分析输入数据，提升模型对图像特征的理解。详细介绍了Triplet Attention的实现流程、核心代码及添加教程，包括代码修改和yaml配置，助读者掌握这一改进机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。这样一来，网络就能够更全面地理解图像内容，就像是得到了一副三维眼镜，能够看到图片的立体效果一样。

专栏地址：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 

目录

 一、本文介绍

二、Triplet Attention机制原理

2.1 Triplet Attention的基本原理 

2.2 Triplet Attention和其它简单注意力机制的对比 

2.3 Triplet Attention的实现流程

三、Triplet Attention的核心代码

四、手把手教你添加Triplet Attention

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 Triplet Attention的yaml文件

4.2.1 Triplet Attention的yaml文件一

4.2.2 Triplet Attention的yaml文件二

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这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇，包含一些简单的注意力机制，本来一直不想发这些内容的（网上教程太多了，发出来增加文章数量也没什么意义），但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程，本文的内容不会过度的去解释原理，更多的是从从代码的使用上和实用的角度出发去写这篇教程。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！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目录一、本文介绍二、GAM2.1 GAM的介绍。
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本文给大家带来的改进机制是YOLOv10提出的PSA注意力机制，自注意力在各种视觉任务中得到了广泛应用，因为它具有显著的全局建模能力。然而，自注意力机制表现出较高的计算复杂度和内存占用。为了解决这个问题，鉴于注意力头冗余的普遍存在，我们提出了一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，其能够在不显著增加计算成本的情况下提升YOLO模型的性能！本文附其网络结构图辅助大家理解该结构，同时本文包含YOLOv8添加该注意力机制的方法！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
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本文记录的是基于SimAM注意力模块的YOLOv9目标检测方法研究。SimAM注意力模块通过优化能量函数来获得每个神经元的三维权重，而或增加计算复杂度。若是有轻量化需求的小伙伴，无参的注意力模块也许是一个不错的选择。
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