YOLOv11改进 | 添加注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制

已于 2024-10-23 00:06:31 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 目标检测 深度学习 YOLOv11 python 计算机视觉
于 2024-10-23 00:06:22 首次发布
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一、本文介绍

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。

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    专栏回顾：YOLOv11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、GAM

2.1 GAM的介绍

2.2 GAM的核心代码

三、CBAM

3.1 CBAM的介绍

3.2 CBAM核心代码

四、CA

4.1 CA的介绍

4.2 CA核心代码

五、ECA

5.1 ECA的介绍

 5.2 ECA核心代码

六、注意力机制的添加方法

6.1 修改一

6.2 修改二 

6.3 修改三 

6.4 修改四

七、yaml文件

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YOLOv8改进 | 注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
Snu77的博客
03-22 3万+
官方论文地址：官方论文地址点击此处即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击此处即可跳转GAM旨在通过设计一种机制，减少信息损失并放大全局维度互动特征，从而解决传统注意力机制在通道和空间两个维度上保留信息不足的问题。GAM采用了顺序的通道-空间注意力机制，并对子模块进行了重新设计。具体来说，通道注意力子模块使用3D排列来跨三个维度保留信息，并通过一个两层的MLP增强跨维度的通道-空间依赖性。
注意力特征融合
m0_47867638的博客
08-02 1367
特征融合，即来自不同层或分支的特征的组合，是现代网络架构中无处不在的一部分。它通常通过简单的操作来实现，如求和或拼接，但这可能不是最佳选择。在这项工作中，我们提出了一种统一且通用的方案，即注意力特征融合，它适用于大多数常见场景，包括由短连接和长连接引起的特征融合以及Inception层内的特征融合。为了更好地融合不一致的语义和尺度的特征，我们提出了一个多尺度通道注意力模块，该模块解决了在融合不同尺度特征时出现的问题。
（包成功）零基础手把手教你YOLOv8添加CBAM、SE、CA等大量注意力机制（小白必看）（毕设必看）
anzhi_1211的博客
03-19 6272
博客主要详细教学了在YOLOv8中添加注意力机制的超详细步骤，基本大家只要按步骤来就肯定可以复现成功，后续博主也会再更新一些关于YOLOv8的其他改进方法，期待大家多多关注！！！大家有想看的内容也可以在评论区留言！
基于YOLOv11结合注意力机制CBAM实现复杂场景下微小目标检测的优化研究
最新发布
qq1309399183的博客
04-25 791
基于YOLOv11结合注意力机制CBAM实现复杂场景下微小目标检测的优化研究
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10改进CA注意力机制
tsg6698的博客
06-12 3623
摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中，提出了一种新颖的移动网络注意力机制，我们称之为“协调注意力”。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~
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SEAttention注意力机制
浪子L的博客
10-03 4956
以上就是SEAttention的原理及使用方式，但具体SEAttention注意力机制的具体位置放哪里，效果更好。需要根据不同的数据集做相应的实验验证。希望本文能够帮助你入门YOLO中注意力机制的使用。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】EffectiveSE : 改进的通道注意力模块，减少计算复杂性和信息丢失
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-23 2631
我们提出了一种简单而高效的无锚实例分割方法，称为CenterMask，它在无锚单阶段目标检测器（FCOS [33]）中添加了一个新颖的空间注意力引导掩码（SAG-Mask）分支，类似于Mask R-CNN [9]。在FCOS目标检测器中插入SAG-Mask分支，该分支使用空间注意力图在每个检测框上预测分割掩码，从而有助于关注有用的像素并抑制噪声。我们还提出了改进的骨干网络VoVNetV2，并采用了两种有效策略：（1）残差连接以缓解较大VoVNet [19]的优化问题；
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入LSKA注意力机制
浪子L的博客
09-29 3948
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入LSKA注意力机制
YOLOv5改进 | 注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
Snu77的博客
03-26 6872
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！YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
Snu77的博客
07-14 1602
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！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、GAM2.1 GAM的介绍。
YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
Snu77的博客
05-09 1913
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。
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入CBAM注意力机制
tsg6698的博客
08-30 6125
我们的实验表明各种模型的分类和检测性能得到了一致的改进，证明了 CBAM 的广泛适用性。模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。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YOLOv8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~添加完CBAM代码后，在ultralytics/nn/Extramodule/__init__.py文件中引用。
YOLOv8添加GAM注意力机制
zhaodaandedifang的博客
07-03 1370
运行成功界面文章引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块。在CIFAR-100和ImageNet-1K上对所提出的图像分类机制的评估表明，此注意力机制优于最近的几个注意力机制，包括ResNet和轻量级的MobileNet。全称为Global Attention Mechanism.
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新注意力机制DEMAttention(多尺度融合)和C2f_DEMAttention(全网独家创新)
tsg6698的博客
08-19 647
高效特征表示：通过自适应行、列池化操作（pool_h和pool_w），DEMAttention能够有效地提取图像特征中的行和列信息，这些信息对于很多视觉任务（如图像分类和物体检测）都是至关重要的。这样，模型能够更加关注图像中的关键部分，忽略无关或冗余的信息，提高特征提取的准确性和鲁棒性。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~
Yolov8中添加注意力机制
weixin_73014685的博客
08-30 1174
它采用顺序的通道-空间注意力机制，通过3D排列和两层的MLP（多层感知器）来增强跨维度的通道-空间依赖性。YOLOv8中的注意力机制包括多种类型，如GAM（全局注意力机制）、CBAM（卷积块注意力机制）、CA（通道注意力）、ECA（高效通道注意力）等。这些注意力机制的主要目的是提高模型对关键信息的关注，从而提升目标检测的性能。：CBAM是一种有效的注意力机制，它可以在YOLOv8中显著提高模型的性能。CBAM模块通常包括通道注意力模块和空间注意力模块，分别关注特征图的通道和空间维度。
加强版YOLOv8：引入CrissCrossAttention注意力机制
带你成为别人眼中的大佬！
06-03 807
具体来说，我们对输入的特征图进行了三次不同的卷积操作，从而获取了多个特征向量，然后通过计算交叉卷积，得到不同块之间的交叉信息，最后利用交叉信息，更新原始的特征向量，以获得更加准确和丰富的特征表示。而对于目标检测模型来说，注意力机制可以有效地提高模型的性能，特别是对于小物体的检测效果。综上所述，本文介绍了一种基于CrissCrossAttention注意力机制的YOLOv8目标检测模型，该模型能够在保证检测速度的同时，大幅提高模型的检测准确率，并且在实验结果中也验证了该模型的有效性。
YOLOv8优化：注意力系列篇 | 全局注意力机制（GAM），CBAM升级版
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GAM注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式
【10】yolov8目标检测模型改进之添加注意力机制
m0_45426637的博客
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一段时间的折腾之后，终于对添加注意力机制的代码操作了解了不少，写个笔记，以免忘记，也和大家一起分享。但仅仅对如何修改代码以能够添加相应模块进行说明。首先，将注意力机制模块分为三类：无参数注意力机制、一个通道数(一个参数)注意力机制以及两个通道数(两个参数)注意力机制。
Yolov8改进---注意力机制：ICASSP2023 EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | 小目标涨点明显
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yolov8引入ICASSP2023 EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力，在小目标检测中涨点明显
CA和ECA通道注意力机制
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CA和ECA都是通道注意力机制，用于增强模型对通道之间关系的建模能力。 CA（Channel Attention）通道注意力机制主要通过计算通道之间的相似度来确定不同通道之间的权重，然后将不同通道的特征进行加权求和。具体地，对于输入的特征矩阵 $X\in R^{C\times H\times W}$，CA通道注意力机制的计算过程如下： 1. 计算不同通道之间的相似度：首先将输入特征矩阵 $X$ 沿着 $H$ 和 $W$ 两个维度进行平均池化，得到一个大小为 $C\times 1 \times 1$ 的矩阵 $f(X)$。然后将 $f(X)$ 分别与一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的可学习权重张量 $W_1$ 和 $1\times 1 \times C \times 1$ 的可学习权重张量 $W_2$ 进行卷积操作，得到两个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的矩阵 $W_1 f(X)$ 和 $W_2 f(X)$。最后将它们相加，再通过一个激活函数（如Sigmoid）得到一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的权重矩阵 $A$，表示不同通道之间的相似度。 2. 加权求和：将输入特征矩阵 $X$ 和权重矩阵 $A$ 进行相乘，并沿着通道维度进行求和，得到一个大小为 $1\times 1 \times H \times W$ 的特征矩阵 $Y$，表示经过通道注意力机制加权后的特征。 ECA（Efficient Channel Attention）通道注意力机制是对CA的改进，主要考虑到在计算通道相似度时，同时考虑全局和局部信息可以提高模型性能。具体地，ECA通道注意力机制的计算过程如下： 1. 计算全局信息：首先将输入特征矩阵 $X$ 沿着 $H$ 和 $W$ 两个维度进行平均池化，得到一个大小为 $C\times 1 \times 1$ 的矩阵 $f(X)$。然后将 $f(X)$ 分别与一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的可学习权重张量 $W_1$ 和 $1\times 1 \times C \times 1$ 的可学习权重张量 $W_2$ 进行卷积操作，得到两个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的矩阵 $W_1 f(X)$ 和 $W_2 f(X)$。最后将它们相加，再通过一个激活函数（如Sigmoid）得到一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的权重矩阵 $A_g$，表示全局信息。 2. 计算局部信息：为了考虑局部信息，可以使用一维卷积操作对输入特征矩阵 $X$ 沿着通道维度进行卷积，得到一个大小为 $C\times H \times W$ 的特征矩阵 $X'$。然后将 $X'$ 沿着 $H$ 和 $W$ 两个维度分别进行最大池化和平均池化，并将两个池化结果拼接成一个大小为 $C\times 2 \times 1 \times 1$ 的矩阵 $f(X')$。然后将 $f(X')$ 分别与一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的可学习权重张量 $W_3$ 和 $1\times 1 \times C \times 1$ 的可学习权重张量 $W_4$ 进行卷积操作，得到两个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的矩阵 $W_3 f(X')$ 和 $W_4 f(X')$。最后将它们相加，再通过一个激活函数（如Sigmoid）得到一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的权重矩阵 $A_l$，表示局部信息。 3. 组合全局和局部信息：将全局信息权重矩阵 $A_g$ 和局部信息权重矩阵 $A_l$ 相加，并进行归一化，得到一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的权重矩阵 $A$，表示全局和局部信息的组合。然后将输入特征矩阵 $X$ 和权重矩阵 $A$ 进行相乘，并沿着通道维度进行求和，得到一个大小为 $1\times 1 \times H \times W$ 的特征矩阵 $Y$，表示经过ECA通道注意力机制加权后的特征。
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