YOLOv10改进 | 添加注意力机制篇 | 添加LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点

已于 2025-01-19 02:17:22 修改
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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 python YOLOv10 目标检测
于 2024-07-12 00:19:27 首次发布
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 一、本文介绍 

在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv10，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的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YOLOv10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、语义分割等方面的积极影响。通过实验YOLOv10在整合LSKAttention机制后，实现了检测精度提升(下面会附上改进LSKAttention机制和基础版本的结果对比图)。

 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、LSKAttention的机制原理 

三、LSKAttention的代码

四、手把手教你将LSKAttention添加到你的网络结构中

4.1 LSKAttention的添加教程

4.2 LSKAttention的yaml文件和训练截图

4.2.1 LSKAttention的yaml文件

4.2.2 LSKAttention的训练过程截图 

五、LSKAttention可添加的位置

5.1 推荐LSKAttention可添加的位置 

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YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点
Snu77的博客
11-24 8397
在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv8，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的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YOLOv8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、语义分割等方面的积极影响。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入LSK注意力机制
tsg6698的博客
06-14 1017
这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。与传统的卷积操作相比，大尺度卷积核能够覆盖更大的感受野，从而捕捉到更丰富的上下文信息。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~在LSK.py文件里添加给出的LSK代码。
YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 2024最新适用于遥感目标检测的注意力机制CAA二次创新C2PSA机制（全网独家首发）
最新发布
Snu77的博客
11-09 3060
本文给大家带来的2024最新改进机制是PKINet网络提出的CAA注意力机制， 其首先通过平均池化和一个 1x1 卷积获取局部区域的特征。接着应用两个深度分离的条状卷积，一个是水平方向，另一个是垂直方向。这种条状卷积可以模拟大核卷积，但计算成本低，轻量化。这种配置在捕捉桥梁等拉长的物体结构上特别有效。本文将其用于二次创新PSA和另外一种使用方式，本文内容为个人整理，文章内含有代码 + 添加教程 + 使用方式。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入Large Separable Kernel Attention(LSKA)注意力机制，并构建C2f_LSKA
tsg6698的博客
08-03 734
我们证明，建议的LSKA模块在货车可以实现与标准LKA模块相当的性能，并产生较低的计算复杂度和内存占用。此外，我们在货车，ViTs和最近的ConvNeXt中对LKA和LSKA的鲁棒性进行了基准测试，这些测试是在以前的工作中基本上未探索过的ImageNet数据集的五个损坏版本上进行的。我们广泛的实验结果表明，在货车中提出的LSKA模块提供了显着降低计算复杂性和内存占用的增加内核大小，同时优于ViTs，ConvNeXt，并提供类似的性能相比，在货车中的LKA模块的对象识别，对象检测，语义分割和鲁棒性测试。
YOLOv11改进 | NECK篇 | 引入CAA注意力构建C2PSA_CAA
qq_55421331的博客
11-06 2538
​ 遥感图像中的目标检测面临着越来越多的挑战，包括目标尺度的变化和背景的多样性。先前的方法试图通过扩大骨干的空间感受野来解决这些挑战，无论是通过大核卷积还是扩张卷积。然而，前者通常会引入相当大的背景噪声，而后者则会产生过于稀疏的特征表示。在本文中，我们引入了多核初始网络（PKINet）来应对上述挑战。PKINet采用无膨胀的多尺度卷积核来提取不同尺度的对象特征并捕获局部上下文。此外，一个上下文锚注意（CAA）模块并行引入捕获远程上下文信息。这两个组件共同工作，以提高PKINet在四个具有挑战性的遥感检测基准
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
05-28 6180
在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 添加LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点（含二次创新C2PSA机制）
Snu77的博客
10-13 3100
在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv11，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的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YOLOv10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、语义分割等方面的积极影响。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | 手把手教你在YOLOv10上添加LSKAttention大核注意力机制（助力小目标检测极限涨点）
qq_45972324的博客
09-09 804
摘要：带有大型内核注意力 （LKA） 模块的视觉注意力网络 （VAN） 已被证明在一系列基于视觉的任务中提供了卓越的性能，超过了视觉转换器 （ViTs）。然而，随着卷积核大小的增加，这些 LKA 模块中的深度卷积层会导致计算和内存占用量呈二次方增加。为了缓解这些问题，并在 VAN 的注意力模块中使用非常大的卷积内核，我们提出了一个大型可分离内核注意力模块系列，称为 LSKA。LSKA 将深度卷积层的 2D 卷积核分解为级联的水平和垂直 1-D 核。
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合SpatialGroup注意力机制和LSKAtt形成全新的LSGE注意力机制和C2f_LSGE(全网独家创新)
tsg6698的博客
08-02 786
SGE模块将特征图分成若干组，并对每一组进行独立处理，利用全局平均池化获取每组的统计信息，并通过标准化和参数化调整，增强了特征图的局部响应，使得网络能够更好地捕捉到图像中的局部细节特征。这样可以有效捕捉到图像中的多尺度特征，提高模型对不同尺寸目标的感知能力。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合LSKA注意力机制和ELA注意力机制形成全新的LESKA注意力机制和C2f_LESKA(全网独家创新)
tsg6698的博客
08-03 979
LSKA使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）技术，通过水平和垂直方向的卷积操作（如`conv0h`和`conv0v`），结合不同的膨胀卷积（Dilated Convolution），在保持计算效率的同时，进一步扩大感受野。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLOv11模型改进-注意力机制-引入自适应稀疏自注意力ASSA
qq_64693987的博客
10-16 4019
Adaptive Sparse Self-Attention（ASSA）是自适应稀疏Transformer（AST）模型中的关键组件，主要用于提升图像恢复任务的性能。ASSA的设计旨在减少标准Transformer模型中由于无关区域引入的噪声交互，同时解决特征冗余问题。稀疏自注意力（SSA）：使用基于ReLU的稀疏注意力机制，过滤掉查询与键之间低匹配的无关交互。这可以减少无效特征的参与，帮助聚焦在最有价值的信息交互上。
注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加LSKAttention大核卷积注意力机制 | 即插即用，实现有效涨点
突然好想你
04-04 1054
LSKAttention可以在保持全局上下文信息的同时，更加注重局部信息的获取。这种机制在处理长文本时尤为有效，可以减少计算量，并提高模型的效率和性能。本文所做出的改进即在YOLOv8网络结构中添加LSKAttention！~🌈
Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发LSKAttention大核卷积注意力机制 |即插即用，实现有效涨点
AIcurator的博客
01-09 1022
在本文中，我们考虑到这些先验因素，提出了大选择性核网络(LSKNet)。LSKNet可以动态调整其大空间感受场，更好地模拟遥感场景中各种物体的测距环境。据我们所知，这是第一次在遥感目标检测领域探索大型和选择性的内核机制。没有花哨的东西，LSKNet在标准基准上设定了新的最先进的分数，即HRSC2016 (98.46% mAP)， DOTA-v1.0 (81.85% mAP)和FAIR1M-v1.0 (47.87% mAP)。基于类似的技术，我们在2022年大湾区国际算法大赛中获得第二名。
AI：231-通过LSKAttention大核注意力机制提升YOLOv8性能的极限实战【保姆级教程】
一键难忘的博客
08-13 2545
LSKAttention是一种基于大核卷积的注意力机制，通过引入不同尺寸的卷积核来捕获图像中的多尺度特征信息。多尺度信息捕捉：通过大核卷积的感受野，能够有效捕捉目标物体的多尺度特征信息。增强全局特征：相比于小卷积核，大卷积核能够更好地捕捉全局信息，避免忽略小目标或复杂背景下的重要特征。轻量化设计：尽管引入了大卷积核，但通过高效的设计，使得计算量和参数量仍然控制在合理范围内。
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)
Snu77的博客
04-25 1924
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)。
YOLOv5改进 | 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)
Snu77的博客
01-06 2453
在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv5，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的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YOLOv5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、语义分割等方面的积极影响。通过实验YOLOv8在整合LSKAttention机制后，实
【RT-DETR有效改进】大核注意力 | LSKAttention助力极限涨点
Snu77的博客
02-21 1741
在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于RT-DETR，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的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YOLOv8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。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，
YOLOV8改进：LSKA注意力机制改进SPPF模块
BingYelly的博客
03-22 9711
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。
yolov8ema注意力机制
09-01
- *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...
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