YOLOv10改进 | Conv篇 | 添加RFAConv重塑空间注意力助力yolov10有效涨点（深度学习的前沿突破）

最新推荐文章于 2025-04-18 17:41:19 发布
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 YOLOv10 目标检测 python
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 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-Field Attention Convolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv10在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLOv10中发挥作用，以及它是如何改进在我们的YOLOv10中的。我将通过案例的角度来带大家分析其有效性(结果训练结果对比图)。

适用检测目标：亲测所有的目标检测均有一定的提点

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  专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

 一、本文介绍

二、RFAConv结构讲解

2.1、RAFCAonv主要思想

2.2、感受野空间特征

2.3、解决参数共享问题

2.4、提高大尺寸卷积核的效率

三、RFAConv代码

四、手把手教你添加RFAConv和C2f_RFAConv模块

4.1 修改一

4.2 修改二 

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YOLOv8改进 | Conv篇 | 添加RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）
Snu77的博客
11-30 8612
本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-Field Attention Convolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式。这不仅让YOLOv8在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLOv8中发挥作用，以及它是如何改进在我们的YOLOv8中的。我将通过案例的来带大家分析其有效性(结果训练结果对比图)。
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加RFAConv一种新的感受野注意力卷积模块（提高特征提取的精确性）
qq_45972324的博客
09-08 588
空间注意力已被广泛用于提高卷积神经网络的性能。但是，它有一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制从本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图中包含的信息对于大尺寸的卷积核来说是不够的。因此，我们提出了一种新的注意力机制，称为感受野注意 （RFA）。现有的空间注意力，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA）等，只关注空间特征，并不能完全解决卷积核参数共享的问题。
YOLOv12最新创新改进系列：由RFA开发的感受野注意力卷积操作RFAConv赋能YOLO，显著提高了网络性能，实时精准目标检测新纪元！
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04-18 1296
YOLOv12最新创新改进系列：由RFA开发的感受野注意力卷积操作RFAConv赋能YOLO，显著提高了网络性能，实时精准目标检测新纪元！
论文阅读：RFAConv: Innovating Spatial Attention andStandard Convolutional Operatio|RFAConv:创新空间注意力和标准卷积操作
lj2870236995的博客
08-16 6667
空间注意力被广泛用于提高卷积神经网络的性能。但是，它也有一定的局限性。本文提出了空间注意有效性的新视角，即空间注意机制从本质上解决了卷积核参数共享问题。然而，空间注意生成的注意图所包含的信息对于大尺寸卷积核是不够的。因此，我们提出了一种新的注意机制——接受场注意(RFA)。现有的空间注意，如卷积块注意模块(CBAM)和协调注意模块(CA)只关注空间特征，没有完全解决卷积核参数共享的问题。相比之下，RFA不仅关注接收域空间特征，而且为大规模卷积核提供了有效的注意权值。RFA开发的接。
YOLOv8魔改系列:使用RFAConv模块，实现YOLOv8快速涨点
qq_66386046的博客
03-23 4908
使用RFAConv模块代替Conv，实现YOLOv8快速涨点
RFAConv:创新空间注意力和标准卷积操作
m0_47867638的博客
05-29 1万+
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.03198.pdf空间注意力被广泛用于提高卷积神经网络的性能。然而，它有一定的局限性。本文对空间注意力的有效性提出了一种新的视角，即空间注意力机制从本质上解决了卷积核参数共享问题。然而，空间注意力生成的注意图中包含的信息对于大尺寸的卷积核来说是不够的。因此，本文提出一种新的注意力机制，称为感受野注意力(RFA)。
【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力
m0_63430863的博客
06-20 1210
空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。然而，由空间注意力生成的注意力图中包含的信息对于大尺寸卷积核来说并不充分。因此，我们提出了一种名为感受野注意力（Receptive-Field Attention，简称RFA）的新型注意力机制。
YoloV8改进策略：RFAConv模块即插即用，实现YoloV8丝滑上分
m0_47867638的博客
06-01 1万+
RFAConv是一种新的注意力机制，称为感受野注意力（RFA）。卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题，但在RFA中，感受野空间特征不仅集中，而且为大尺寸卷积核提供了良好的注意力权重。RFA设计的感受野注意力卷积运算（RFAConv）可以被认为是取代标准卷积的一种新方法，它带来的计算成本和许多参数几乎可以忽略不计。由于作者没有开源我自己复现了一版，并尝试将其加入到YoloV8网络中。我们一起去看看效果吧！
【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进NO.64】即插即用新的注意力机制RFAConv
m0_70388905的博客
04-13 3913
即插即用新的注意力机制RFAConv
改进YOLOv8系列：即插即用新的注意力机制RFAConv
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qq_44224801的博客
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空间注意力已被广泛用于提高卷积神经网络的性能，使其能够专注于重要信息。然而，它有一定的局限性。在本文中，我们对空间注意的有效性提出了一个新的观点，那就是它可以解决卷积核参数共享的问题。尽管如此，由空间注意产生的注意图中所包含的信息对于大尺寸卷积核来说是不够的。因此，我们引入了一种新的注意机制，称为感受场注意（RFA）。虽然以前的注意机制，如卷积块注意模块（CBAM）和协调注意（CA）只关注空间特征，它们不能完全解决卷积核参数共享的问题。
Yolov8小目标检测（22）：感受野注意力卷积运算（RFAConv），助力小目标检测
09-14 1659
RFAConv| 亲测在红外弱小目标检测涨点明显，map@0.5 从0.755提升至0.765
优化改进YOLOv5算法之感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等
qq_40716944的博客
11-14 1621
但是，。在论文中，作者对空间注意力的有效性提出了一个新的观点，即。然而，由空间注意力生成的注意力图中包含的信息。因此，，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），只关注空间特征，并没有完全解决卷积核参数共享的问题。由RFA开发的（RFAConv）。作者在ImageNet-1k、COCO和VOC数据集上进行了一系列实验，以证明他们的方法的优越性。特别重要的是，
YOLOV8改进：RefConv（即插即用重参数化重聚焦卷积替代常规卷积，无额外推理成本下涨点明显）
AIcurator的博客
10-21 2344
我们提出了重新参数化的重聚焦卷积（RefConv）作为常规卷积层的替代品，常规卷积层是一个即插即用的模块，可以在不需要任何推理成本的情况下提高性能。具体来说，给定一个预先训练的模型，RefConv对从预先训练的模型继承的基核应用一个可训练的重新聚焦转换，以建立参数之间的连接。例如，一个深度级的RefConv可以将卷积核的一个特定通道的参数与另一个核的参数联系起来，也就是说，使它们重新关注它们从未关注过的模型的其他部分，而不是只关注输入特性。
YoloV8优化：感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等 | 即插即用系列
08-11 3741
感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题
番茄病虫害检测系统：融合感受野注意力卷积（RFAConv)改进YOLOv8
xuehai996的博客
12-13 2460
番茄病虫害检测系统：融合感受野注意力卷积（RFAConv)改进YOLOv8
RFAConv在yolov8上使用代码详解（助力yolov8再涨2个点）
@bangbang的博客
01-18 698
卷积神经网络通过使用具有共享参数的卷积运算显著降低了模型的计算开销和复杂性。在LeNet、AlexNet和VGG等经典网络的驱动下，卷积神经网络现在已经建立了一个完整的系统，并在深度学习领域形成了先进的卷积神经网络模型。作者在仔细研究了卷积运算之后获得了灵感。对于分类、目标检测和语义分割任务，一方面，图像中不同位置的对象的形状、大小、颜色和分布是可变的。在卷积操作期间，卷积核在每个感受野中使用相同的参数来提取信息，而不考虑来自不同位置的差分信息。这限制了网络的性能，这已经在最近的许多工作中得到了证实。
YOLOv7优化：感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等 | 即插即用系列
10-27 1762
感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题 提供多种卷积变体供使用：CBAMConv,CAMConv,CAConv,RFAConv,RFCAConv
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加Deformable-LKA
03-12
### 将注意力机制与 Deformable-LKA 集成至 YOLOv8 #### 1. 注意力机制简介 注意力机制允许模型聚焦于输入数据的关键部分，从而提高特定任务的表现。对于目标检测而言，这有助于更好地捕捉物体边界和细节。 #### 2. Deformable-LKA 组件解析 Deformable-LKA 是一种结合了大卷积核的感受野优势与可变形卷积灵活性的新型注意力模块[^3]。它能够动态调整卷积操作的位置偏移量，使得网络可以灵活应对不同尺度的目标对象及其变化形态。 #### 3. 在 YOLOv8 中集成 Deformable-LKA 为了在 YOLOv8 上实现该功能，需按照如下方式修改架构： - **替换原有层**：将原有的标准卷积层替换成带有 Deformable-LKA 的版本。 - **位置选择**： - 对于 C2f 层次结构中的某些中间特征图应用此机制； - 或者是在最终预测头部之前加入额外的一层或多层含有 Deformable-LKA 的组件。 ```python from yolov8.models import * import torch.nn as nn class DeformConvWithLKA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=7, stride=1, padding=3): super().__init__() self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * (kernel_size**2), kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) self.deform_conv = ModulatedDeformConvPack( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), stride=stride, padding=padding, dilation=1, deform_groups=1) def forward(self,x): offset=self.offset_conv(x).clamp(-max_offset,max_offset) output=self.deform_conv(x,offset) return output ``` 上述代码展示了如何创建一个基于 PyTorch 的 `ModulatedDeformConvPack` 来构建具有 LKA 功能的新类 `DeformConvWithLKA`[^4]。 #### 4. 训练配置调整 当引入新的组件后，可能还需要相应地调整超参数设置，比如学习率、批量大小等，以确保最佳收敛性和泛化能力。 #### 5. 性能评估 经过这些改动之后，应该使用合适的指标（如 mAP）来衡量改进前后系统的差异，并通过对比实验验证所做更改的有效性[^1]。
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