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）

已于 2024-11-09 10:47:36 修改
阅读量3.3k 收藏 25
点赞数 6
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 计算机视觉 深度学习 目标检测 python YOLOv11
于 2024-11-09 02:51:08 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/143638044

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是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！ 

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、原理介绍

三、核心代码

四、添加教程

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、正式训练

5.1 yaml文件1

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 实现级联群体注意力机制CGAttention (添加注意力机制，全新改进策略)
Snu77的博客
01-14 4720
CGA模块位于图中的(c)部分，可以看到它的作用是处理输入特征，并提供分级的注意力机制。另外，通过串联的方式，每个头的输出都会添加到下一个头的输入中，从而逐步精化特征表示。级联组注意力的关键点在于每个注意力头只关注输入的一部分，然后把所有头的注意力合并起来，来获取一个全面的特征表示。这样做的好处是减少了计算重复并增加了注意力的多样性，因为不同的头可能会关注输入的不同方面。3. 增加了网络深度，从而进一步提高了模型容量，同时只增加了很小的延迟开销，因为每个头的 QK 通道维度较小。
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
Snu77的博客
07-12 1659
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。
YOLOv8中CAA注意力机制详细教程：从原理到实战部署
最新发布
FJN110的博客
06-24 50
本文介绍了YOLOv8中CAA注意力机制的实现与应用。CAA通过全局平均池化捕获上下文信息，使用水平垂直分离卷积建模空间依赖关系，并生成自适应注意力权重。相比传统注意力机制，CAA具有计算高效、方向敏感和长距离依赖建模等优势。教程详细解析了CAA的设计原理、技术细节和代码实现，包括全局平均池化层、通道压缩、双向分离式卷积等核心组件。该机制可有效增强目标检测模型对重要特征的关注能力，适用于复杂场景下的实时检测任务。
YOLOv11改进 | NECK篇 | 引入CAA注意力构建C2PSA_CAA
qq_55421331的博客
11-06 2716
​ 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
【RT-DETR有效改进】利用EMAttention加深网络深度提高模型特征提取能力（特征选择模块）
Snu77的博客
02-17 2422
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。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，
YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 混合局部通道注意力MLCA二次创新C2PSA机制助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 3518
本文带来的改进机制是翻译来就是混合局部通道注意力，它结合了局部和全局特征以及通道和空间特征的信息，根据文章的内容来看他是一个轻量化的注意力机制，能够在增加少量参数量的情况下从而大幅度的提高检测精度(论文中是如此描述的)，根据我的实验内容来看，该注意力机制确实参数量非常少，效果也算不错，而且官方的代码中提供了二次创新的思想和视频讲解非常推荐大家观看。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、MLCA的基本框架原理三、MLCA的核心代码四、手把手教你添加MLCA。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
热门推荐
Snu77的博客
11-05 5万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年最新的上下文锚注意力机制(CAA)，并构建C2PSA_CAA(适用于小目标检测)
tsg6698的博客
10-14 1401
此外，通过采用深度可分离卷积（depth-wise strip convolutions），CAA模块在保持计算效率的同时，实现了与较大卷积核类似的效果，这对于遥感图像检测任务中的实时性和准确性要求尤为重要。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YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种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CAA.py文件里添加给出的CAA代码。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入24年最新的上下文锚注意力机制（CAA），并构建C2f_CAA（适用于小目标检测）
tsg6698的博客
08-04 864
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。此外，通过采用深度可分离卷积（depth-wise strip convolutions），CAA模块在保持计算效率的同时，实现了与较大卷积核类似的效果，这对于遥感图像检测任务中的实时性和准确性要求尤为重要。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 | 注意力机制 | 添加TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）
Snu77的博客
12-06 6856
本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。这样一来，网络就能够更全面地理解图像内容，就像是得到了一副三维眼镜，能够看到图片的立体效果一样。
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 4165
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。
Pointnet++改进卷积系列：全网首发AKConv具有任意采样形状和任意数目参数的卷积核 |即插即用，提升特征提取模块性能
AIcurator的博客
02-22 402
2.1 步骤一# clip p# bilinearreturn outreturn p_nreturn p_0return p。
5种3D Attention/Transformer整理（A-SCN、Point Attention、CAA、Offset Attention、Point Transformer）
weixin_45657478的博客
06-30 1万+
本文介绍5种可直接用于点云的3D attention模块的结构。
note2：yolov8添加CAA注意力机制
weixin_71784117的博客
06-20 1911
很多yolo党刚刚入门时要学习的则是学习即插即用的注意力机制，本文章以yolov8添加CAA注意力机制为例。如果出现显示未定义等报错，大家一定要看看自己注册那几个步骤有没有遗漏。祝各位视觉小伙伴们研学之路顺顺利利。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CAA： 上下文锚点注意力模块，处理尺度变化大或长形目标
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。
08-12 3006
【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CAA： 上下文锚点注意力模块，处理尺度变化大或长形目标
YOLOv8改进 添加CVPR2024 PKINet中注意力机制CAAttention
分享一些自己改进代码的实例
07-04 2563
本文加入2024CVPR发布的PKINet中的CAA注意力机制，使得模型可以更好地捕捉到图像或视频中目标物体周围的长距离上下文信息，提高了对目标的理解和解释能力。助力涨点！
目标检测算法——YOLOV11——算法详解
TigerZ*的博客
10-16 3万+
其实到了YOLOV5 基本创新点就不太多了，主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略, V11支持多种视觉任务：物体检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向物体检测（OBB）。对比YOLOV8主要涉及到： *backbone 中的使用C2f模块 变为 c3k2 模块。 *backbone 中的最后一层（sppf层）后增加了C2PSA模块。 *head 解耦头中的分类检测头两个Conv 变为 DWConv。
CVPR 2021 即插即用！ CA：新注意力机制，助力分类 检测 分割涨点！(1)
m0_60707708的博客
05-15 777
最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！
YOLOv11 | 注意力机制篇 | MSDA多尺度空洞注意力与C2PSA机制
weixin_39818775的博客
06-15 827
多尺度空洞金字塔：覆盖1×1至13×13等效感受野动态特征融合：学习最优尺度组合权重位置感知增强：绝对与相对位置的双重编码工业级效率：计算量仅增加18%实现4.3% mAP提升该方案已成功应用于多个实际项目，特别是在自动驾驶多目标跟踪和工业微小缺陷检测场景表现突出。开发移动端轻量版MSDA-Lite研究动态稀疏化多尺度注意力探索与其他模态的融合方案。
yolov11添加注意力机制CAA
02-09
### 实现 CAA 注意力机制 CAA (Coordinate Attention) 是一种新颖的注意力机制，旨在解决传统空间注意力机制计算复杂度高的问题。通过引入坐标轴方向上的注意力分布，可以更高效地捕捉特征图中的空间关系。 #### CAA 注意力机制的工作原理 CAA 将传统的二维卷积操作分解为两个一维卷积，在水平和垂直方向上分别应用注意力权重。这种设计不仅降低了计算成本，还提高了模型的表现能力[^2]。 ```python import torch from torch import nn class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_h * a_w return out ``` 这段代码实现了 CAA 的核心逻辑，其中 `CoordAtt` 类定义了一个完整的协调注意模块。该模块接收输入张量并返回经过处理后的输出张量，保留了原始的空间维度不变的同时增强了重要的局部区域特性。 为了将此模块集成到 YOLOv11 中： 1. 修改骨干网络部分（Backbone），在适当位置插入上述定义好的 `CoordAtt` 层； 2. 调整配置文件以适应新的架构变化； 3. 进行充分训练验证其有效性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值