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 2025-03-13 09:10:26 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。

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 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)。

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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

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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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本篇博客详细介绍了在 YOLOv8 模型中引入 LSK 模块的方法，以提高目标检测性能和效率。通过案例分析和示例代码，我们展示了不同配置下的性能差异，帮助您更好地理解和应用这一令人激动的技术创新。继续关注计算机视觉领域的最新进展，不断提升您的目标检测模型，为视觉任务带来更好的解决方案！🚀。
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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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请注意，上述的优缺点是一般性的观点，具体性能可能因任务和数据集而异。在选择注意力机制时，建议根据具体任务需求和计算资源的可用性进行仔细评估。
YOLOv8改进：LSKAttention大核注意力机制对目标检测性能的提升
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传统的卷积神经网络（CNN）对于空间信息的提取非常高效，但在面对复杂背景或者需要捕捉长距离依赖关系的任务时，往往表现出一定的局限性。自注意力机制（Self-Attention）在处理长距离依赖、全局信息建模方面具有优势，尤其是在Transformer模型中展现了强大的能力。LSKAttention（Large-kernel Self-Attention）是自注意力机制的一个变种，它通过引入大卷积核的思想，将注意力机制与卷积网络结合，进一步增强了网络的空间信息捕捉能力。
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Yolov8EMA注意力机制是指在Yolov8目标检测算法中使用EMA（Exponential Moving Average）注意力机制来提升性能的一种改进方法。该方法是基于EMA注意力机制的论文翻译而来，并将EMA应用于Yolov8中。通过在自己的数据集上测试，该方法取得了一些性能提升。与其他注意力方法通过简单平均方法聚合学习到的注意力权重不同，Yolov8EMA注意力机制采用了跨空间学习方法，通过融合并行子网络的注意力图来突出所有像素的全局上下文。这种多尺度的注意力机制在性能提升方面表现出更好的效果。因此，Yolov8EMA注意力机制是一种高效的多尺度注意力机制，可以用于改进目标检测算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [YoloV8改进策略：新出炉的EMA注意力机制助力YoloV8更加强大](https://blog.youkuaiyun.com/m0_47867638/article/details/131356975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [YOLOV8改进：CVPR 2023 | 在C2f模块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点](https://blog.youkuaiyun.com/m0_51530640/article/details/131412297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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