YOLOv5改进 | 添加注意力篇 | 2024最新的空间和通道协同注意力模块SCSA改进yolov5有校涨点（含二次创新C3）

已于 2024-12-26 23:36:59 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能 目标检测 YOLO python YOLOv5
于 2024-11-03 18:11:15 首次发布
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 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是2024最新的空间和通道协同注意力模块（Spatial and Channel Synergistic Attention）SCSA，其通过结合空间注意力（Spatial Attention）和通道注意力（Channel Attention），提出了一种新的协同注意力模块SCSA。SCSA的设计由两个主要部分组成：共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自注意力（PCSA）| 个人感觉类似于CBAM，SCSA机制旨在有效地结合通道和空间注意力的优势，充分利用多语义信息，从而提高视觉任务的表现，在本文中我提供其四个使用的方法，包括二次创新C3两种。

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专栏目录：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

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 一、本文介绍

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv5独家改进：注意力独家魔改 | 一种新的空间和通道协同注意模块(SCSA)，充分挖掘通道和空间注意之间的协同作用 | 2024年7月最新成果
07-12 1102
提出了一种新的空间和通道协同注意模块(SCSA)，由两部分组成:可共享的多语义空间注意(SMSA)和渐进式信道自注意(PCSA)
YOLOv8改进 | 添加注意力篇 | 2024最新的空间和通道协同注意力模块SCSA改进yolov8有校涨点（含二次创新C2f）
Snu77的博客
11-03 6666
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，本专栏目前为新开的平均质量分98分，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改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制。
SCSA: Exploring the Synergistic Effects Between Spatial and Channel Attention
AI浩
12-28 1325
通道注意力和空间注意力分别为各种下游视觉任务在提取特征依赖性和空间结构关系方面带来了显著改进。通道注意力和空间注意力的结合使用被广泛认为有利于进一步提升性能；然而，通道注意力和空间注意力之间的协同作用，尤其是在空间引导和缓解语义差异方面，尚未得到深入研究。这促使我们提出了一种新的空间与通道协同注意模块（SCSA），该模块涉及我们在多个语义层面上对空间注意力和通道注意力之间协同关系的研究。我们的SCSA由两部分组成：可共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自注意力（PCSA）。
YOLOv8独家改进：注意力独家魔改 | 一种新的空间和通道协同注意模块(SCSA)，充分挖掘通道和空间注意之间的协同作用 | 2024年7月最新成果
07-12 2524
提出了一种新的空间和通道协同注意模块(SCSA)，由两部分组成:可共享的多语义空间注意(SMSA)和渐进式信道自注意(PCSA)
RT-DETR算法改进：更换损失函数XIoU损失函数，相比较CIoU改进涨点，YOLO改进Trick，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性，提升RT-DETR检测精度
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
11-20 964
RT-DETR算法改进 | 更换损失函数XIoU损失函数
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块
Limiiiing的博客
09-20 1148
本文记录的是基于SCSA-CBAM注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。现有注意力方法在空间-通道协同方面未充分挖掘其潜力，缺乏对多语义信息的充分利用来引导特征和缓解语义差异。构建一个空间-通道协同机制，
YOLO/RtDETR改进创新
llz19670的博客
07-22 761
随着Mamba在序列建模上的效果，Mamba进入到了视觉任务，在视觉任务中主要是采用双向的SSM结构，在YOLO或者是RTDETR中有一个C2F结构，在yolov10中修改成了C2f-CIB结构，这里的创新是将CIB替换了原先的Bottleneck块，同样的我们做的一个工作是使用Mamba2中的SSD模块替换CIB从而将C2fCIB改为了我们的C2f-SSD模块。
【转载arXiv 2024】空间和通道协同注意力SCSA，即插即用，分类、检测、分割涨点！
wuling129的专栏
10-30 6373
实验结果显示，SCSA在不同检测器和模型大小上均优于其他最先进的注意力机制，例如在Faster R-CNN上，使用ResNet-50时，SCSA的平均精度（AP）提高了1.7%，使用ResNet-101时提高了1.3%。在视觉任务中，注意力机制通过增强表示学习，促进了更具区分性的特征学习，并广泛用于重新分配通道关系和空间依赖性。鉴于现有方法在处理复杂场景时的局限性，本文试图探索空间和通道注意力之间的协同效应，以期提出一种新的注意力机制，该机制能够更好地利用多语义信息，提高模型在各种视觉任务中的表现。
YOLOv10改进 | 添加注意力篇 | 2024最新的空间和通道协同注意力模块SCSA改进yolov10有校涨点（含二次创新PSA机制）
Snu77的博客
11-03 1279
本文给大家带来的改进机制是2024最新的空间和通道协同注意力模块（Spatial and Channel Synergistic Attention）SCSA，其通过结合空间注意力（Spatial Attention）和通道注意力（Channel Attention），提出了一种新的协同注意力模块SCSA。SCSA的设计由两个主要部分组成：共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自注意力（PCSA）| 个人感觉类似于CBAM，SCSA机制旨在有效地结合通道和空间注意力的优势，充分利用多语义信息，从而提高视
YOLOv9改进 | 添加注意力篇 | 2024最新的空间和通道协同注意力模块SCSA改进yolov9有效涨点
Snu77的博客
11-03 996
本文给大家带来的改进机制是2024最新的空间和通道协同注意力模块（Spatial and Channel Synergistic Attention）SCSA，其通过结合空间注意力（Spatial Attention）和通道注意力（Channel Attention），提出了一种新的协同注意力模块SCSA。
YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 2024最新空间和通道协同注意力SCSA改进yolov11有效涨点（含二次创新C2PSA机制）
Snu77的博客
11-05 2642
本文给大家带来的改进机制是2024最新的空间和通道协同注意力模块（Spatial and Channel Synergistic Attention）SCSA，其通过结合空间注意力（Spatial Attention）和通道注意力（Channel Attention），提出了一种新的协同注意力模块SCSA。SCSA的设计由两个主要部分组成：共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自注意力（PCSA）| 个人感觉类似于CBAM，SCSA机制旨在有效地结合通道和空间注意力的优势，充分利用多语义信息，从而提高视
【RT-DETR有效改进】轻量级下采样方法ContextGuided（参数量下降700W，轻量又涨点）
Snu77的博客
02-06 6086
本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块，其是在CGNet论文中提出的一种模块，其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文，并将这些信息融合起来以提高准确性。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，本专栏的改进内容全网独一份深度改进RT-DETR非那种无效Neck部分改进，同时本文的改进也支持主干上的即插即用，本文内容也支持PP-HGNetV2版本的修改。
【RT-DETR有效改进】结合SOTA思想利用双主干网络改进RT-DETR（全网独家创新，重磅更新）
Snu77的博客
03-04 7596
本文给大家带来的改进机制是结合目前SOTAYOLOv9的思想利用双主干网络来改进YOLOv8（本专栏目前发布以来改进最大的内容，同时本文内容为我个人一手整理全网独家首发 | 就连V9官方不支持的模型宽度和深度修改我都均已提供，本文内容支持RT-DETR全系列模型均可使用，本文的内容超级适合想要发表论文的读者创新性不够，工作量不够的，本文的改进在感官上给人就有一种工作量多和创新点十足的感觉，同时本专栏内容以后均采用NEU-DET数据集进行对比实验模型（避免大家质疑数据集质量的问题），本文内容为独家整理！。
RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络（附代码+修改教程）
m0_51665349的博客
10-09 5054
本文修改的模型是RT-DETR，在原本的RT-DETR中，使用ResNet作为骨干网络，本文使用最新的VMamba（Visual State Space Model）替换ResNet作为RT-DETR的骨干网络。VMamba是一种全新的视觉框架，VMamba结合了CNNs和ViTs的优势，同时优化了计算效率，能够在保持全局感受野的情况下实现线性复杂度。
【RT-DETR有效改进】InnerIoU思想结合传统 EIoU、SIoU、WIoU损失思想（小目标涨点效果明显）
Snu77的博客
11-28 3947
本文给大家带来的是RT-DETR最新改进，为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU等损失函数，形成 InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、等新版本损失函数，同时还结合了AIpha思想，形成的新的损失函数，其中Inner的主要思想是：引入了不同尺度的辅助边界框来计算损失，(该方法在处理非常小目标的检测任务时表现出良好的性能(但是在其它的尺度检测时也要比普通的损失要好)。
【RT-DETR有效改进】轻量级视觉变换器RepViT改进特征提取网络（轻量化网络）
Snu77的博客
01-17 3044
本位给大家带来的改进机制是RepViT。它是一种最新发布的网络结构，把轻量级的视觉变换器（就是ViT）的设计理念融入到了我们常用的轻量级卷积神经网络（CNN）里。我尝试把它用在RT-DETR的主干网络上，效果还不错，mAP有一定的提高。我用的是这个网络中最轻量级的版本。我将其用于在我的数据上实验（包含多个类别其中包含大中小多个目标类别），无论哪种目标，精度均有所提升。接下来，我会展示一下原始版本和我改进后版本在训练上的对比图。之后会在文章中介绍该网络结构，然后教大家如何修改该网络结构。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年空间和通道协同注意模块(SCSA)，并构建C2PSA_SCSA
tsg6698的博客
01-06 1580
1.SCSA介绍1.1 摘要：通道关注和空间关注分别为各种下游视觉任务的特征依赖和空间结构关系提取带来了显著的改进。通道和空间注意力的结合使用被广泛认为有利于进一步提高性能，然而，通道和空间注意力之间的协同效应，特别是在空间指导和减轻语义差异方面，尚未得到深入研究。这促使我们提出了一个新的空间和通道协同注意模块（SCSA），需要我们的调查在多个语义层次上的空间和通道的注意力之间的协同关系。我们的SCSA由两部分组成：可共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自我注意力（PCSA）。
【RT-DETR有效改进】Best Paper | DAttention (DAT)可变形注意力机制和动态采样点
Snu77的博客
02-22 4070
本文给大家带来的是YOLOv8改进的教程，其发布于2022年CVPR2022上同时被评选为Best Paper由此可以证明其是一种十分有效的改进机制，其主要的核心思想是引入可变形注意力机制和动态采样点(听着是不是和可变形动态卷积DCN挺相似)。本文的讲解主要包含三方面：DAT的网络结构思想、DAttention的代码复现，如何添加DAttention到你的结构中实现涨点，本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，
RT-DETR算法改进：超多种主干网络改进，包括CNN和Transformer多种核心网络结构
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
11-13 1077
RT-DETR算法改进｜超多种Backbone、CNN和Transformer核心网络结构合集
Traceback (most recent call last): File "train.py", line 80, in <module> model = YOLO(r&#39;ultralytics/cfg/models/11/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU.yaml&#39;) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/models/yolo/model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/engine/model.py", line 143, in __init__ self._new(model, task=task, verbose=verbose) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/engine/model.py", line 251, in _new self.model = (model or self._smart_load("model"))(cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/tasks.py", line 378, in __init__ m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/tasks.py", line 370, in <lambda> forward = lambda x: self.forward(x)[0] if isinstance(m, (Segment, Pose, OBB)) else self.forward(x) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/tasks.py", line 112, in forward return self.predict(x, *args, **kwargs) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/tasks.py", line 130, in predict return self._predict_once(x, profile, visualize, embed) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/tasks.py", line 161, in _predict_once x = m(x) # run File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/modules/DynamicDCNv3Head.py", line 1376, in forward x = self.dyhead_tower(tensor_dict) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 204, in forward input = module(input) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/modules/DynamicDCNv3Head.py", line 1270, in forward temp_fea.append(F.interpolate(self.DyConv[0](input, **conv_args), File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/modules/DynamicDCNv3Head.py", line 1218, in forward x = self.dcnv3(input) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU/ultralytics/nn/modules/DynamicDCNv3Head.py", line 1054, in forward x = self.input_proj(input) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/linear.py", line 114, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1600x128 and 64x64)
最新发布
03-09
<think>嗯，我现在遇到了一个RuntimeError，错误信息是“mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1600x128 and 64x64)”。这看起来和矩阵乘法有关。让我仔细看一下报错的位置。 首先，错误发生在DynamicDCNv3Head.py的第1054行，具体是在self.input_proj(input)这里。input_proj是一个线性层，也就是torch.nn.Linear模块。在执行F.linear的时候，输入的形状是1600x128，而权重矩阵是64x64。矩阵乘法的规则是，如果mat1是(m×n)，mat2必须是(n×p)才能相乘，得到(m×p)。但这里mat1是1600x128，mat2是64x64，显然128不等于64，所以无法相乘。 为什么会这样呢？input_proj层的输入特征数应该和权重矩阵的第二维匹配。假设self.input_proj的定义是nn.Linear(in_features, out_features)，那这里的in_features应该是128，但权重矩阵是64x64，说明in_features被设置成了64，而实际输入的tensor的最后一个维度是128，导致不匹配。 接下来，我需要检查哪里定义了input_proj这个层。可能在DynamicDCNv3Head.py中的某个地方，比如__init__方法里。比如，是否有设置输入通道数为64，而实际传入的输入是128通道？例如，假设input_proj是nn.Linear(64, 64)，但输入的特征数是128，就会导致这个问题。 另外，错误发生在YOLO模型初始化的时候，具体是在构建模型时，可能配置文件中的某些参数不正确。用户使用的配置文件是&#39;yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU.yaml&#39;，可能里面的某些层的参数设置有问题，导致input_proj层的输入维度与实际传递的不一致。 可能的原因包括： 1. 模型配置文件（yaml文件）中的某些层参数错误，例如输入通道数设置不正确。 2. DynamicDCNv3Head模块中的input_proj层的输入维度定义错误，没有正确匹配前一层的输出。 3. 在模型构建过程中，特征图的通道数计算有误，导致输入到input_proj层的特征数不符合预期。 解决方法可能需要检查以下几点： 1. 查看DynamicDCNv3Head模块中input_proj层的定义，确认其in_features是否与前一层的输出通道一致。 2. 检查模型配置文件中的相关参数，比如通道数、卷积层的设置是否正确。 3. 在模型初始化时，可能传入的输入尺寸或通道数与配置不匹配，需要检查输入数据的预处理部分。 4. 确保所有自定义模块（如DyConv、DCNv3等）的输入输出维度正确衔接。 另外，错误堆栈显示在构建模型时进行了前向传播测试（用torch.zeros生成输入），这时候可能暴露了维度不匹配的问题。可以尝试打印各层的输入输出维度，或者使用调试工具逐步跟踪维度变化，找到具体是哪一层的配置错误。 比如，在input_proj层之前，可能前一层的输出应该是64维，但实际上输出了128维，导致这里的矩阵乘法失败。这时候需要检查该层之前的网络结构，确认各层的参数是否正确设置，特别是涉及通道数变化的部分，如卷积层的out_channels、线性层的in_features等。</think>这个错误是由于神经网络层间矩阵维度不匹配导致的。让我们逐步分析问题原因和解决方案： $$ \text{矩阵维度冲突：} \quad (1600 \times 128) \times (64 \times 64) \rightarrow \text{维度不兼容} $$ **错误分析步骤：** 1. **维度计算验证**： - 输入矩阵维度：$1600 \times 128$（1600个样本，每个样本128维特征） - 权重矩阵维度：$64 \times 64$（输入64维 → 输出64维） - 矩阵乘法要求：第一个矩阵的列数(128)必须等于第二个矩阵的行数(64) 2. **错误定位**： ```python File "/.../DynamicDCNv3Head.py", line 1054, in forward x = self.input_proj(input) # 执行线性变换的位置 ``` 这个`input_proj`层本质上是全连接层，其定义应为： ```python nn.Linear(in_features=128, out_features=64) # 正确维度定义 ``` 3. **维度断裂点**： - 当前层实际参数：`in_features=64` - 输入实际维度：`(..., 128)` - 维度断裂发生在输入通道的最后一维 **常见解决方案：** 1. **检查配置文件参数**： 检查`yolov11n-StartNet_C2PSA-SCSA_DyHead-DCNv3_FocalerIoU.yaml`中关于以下模块的参数： ```yaml # 示例配置片段 DynamicDCNv3Head: in_channels: 128 # 必须与前层输出一致 out_channels: 64 ``` 2. **验证网络结构衔接**： - 使用模型结构打印工具检查维度变化 ```python print(model) # 查看各层输入输出维度 ``` 3. **调试建议**： ```python # 在DynamicDCNv3Head的forward函数中添加调试语句 print(f"Input shape before input_proj: {input.shape}") # 应显示(...,128) print(f"Layer weights shape: {self.input_proj.weight.shape}") # 应显示(64,128) ``` **典型修复方案对比**： | 错误类型 | 错误配置 | 正确配置 | 影响 | |---------|----------|----------|------| | 输入维度 | `nn.Linear(64,64)` | `nn.Linear(128,64)` | 修复维度匹配 | | 前层输出 | 前层输出64通道 | 前层输出128通道 | 保持通道一致 | **验证步骤**： 1. 在模型初始化代码前添加维度检查： ```python dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 示例输入 model.forward(dummy_input) # 触发维度验证 ``` 2. 使用网络可视化工具（如Netron）检查模型结构 建议重点检查自定义模块`DynamicDCNv3Head`中与通道维度相关的参数设置，确保各层间的输入输出维度严格匹配。如果问题仍然存在，可以提供相关模块的完整代码以便进一步分析。
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