YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点 (附多个位置添加教程)

最新推荐文章于 2025-07-04 01:11:31 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： 人工智能 深度学习 python YOLO 计算机视觉 YOLOv9 目标检测
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本文介绍了LSKAttention大核注意力机制，它将2D卷积核分解为1D卷积核，降低YOLOv9的计算复杂性和内存占用。通过在YOLOv9中添加LSKAttention，实验证明能提升目标检测的mAP。详细阐述了LSKAttention的原理、核心代码，并提供了详细的添加步骤和多个yaml配置文件供读者参考训练。

 一、本文介绍 

本文给大家带来的改进机制是LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv9。它的主要思想是将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv9的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测等方面的效果。通过实验YOLOv5在整合LSKAttention机制后，亲测mAP有显著提高(下面会附上改进LSKAttention机制和基础版本的结果对比图)。

​

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、LSKAttention的机制原理 

三、LSKAttention的核心代码

四、手把手教你将LSKAttention添加到你的网络结构中

4.1 LSKAttention添加步骤

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 LSKAttention的yaml文件和训练截图

4.2.1 LSKAttention的yaml版本一(推荐)

4.2.2 LSKAttention的yaml版本二

4.2.3 LSKAttention的yaml版本三

4.3 LSKAttention的训练过程截图 

五、本文总结

二、LSKAttention的机制原理 

论文地址：官方论文地址

代码地址：官方代码地址

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《Large Separable Kernel Attention》

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与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。这样，原始特征图中的每个元素都会根据注意力图的值进行加权，突出重要的特征，抑制不重要的特征。总的来说，LSKA注意力机制通过利用大且可分离的卷积核以及空间扩张卷积来捕捉图像的广泛上下文信息，生成注意力图，并通过这个注意力图加权原始特征，以此增强网络对于重要特征的关注度，提高模型的性能。与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。
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在这里我们注意到，代码中是有LSKblock这个类和Attention这个类，无论哪一个，它的核心都是LSK的模块，无非是Attention加了一个残差结构。他们都是即插即用的模块，只需要一个形参，也就是输入通道数即可使用。这一注意力可以有效用于遥感目标检测算法的改进，废话不多说，直接上代码;最后的结果如下，输入特征的尺寸并未改变。
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