YoloV5/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

已于 2024-05-30 14:53:42 修改
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分类专栏： YOLOv5原创自研 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 算法 人工智能 python
于 2023-08-11 21:32:55 首次发布
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本文介绍了RFAConv，一种改进的卷积运算，解决CBAM和CA的局限性。RFAConv关注感受野空间特征，提升网络性能，适用于YOLO系列模型。在ImageNet-1k、COCO和VOC数据集上的实验显示显著增益。文章详细说明如何将RFAConv集成到YOLOv5中。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

   💡💡💡本文改进：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

提供多种卷积变体供使用：CBAMConv,CAMConv,CAConv,RFAConv,RFCAConv

RFAConv|   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，有的数据集达到3个点以上

💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络

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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 3737
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
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 1610
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，
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 1269
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！
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 8578
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)。
YOLOv8改进 | 主干网络 | 动态调整目标的感受野的LSKNet【旋转目标检测SOTA】
kay_545
08-14 1333
yolov8,yolov8改进，yolov8_LSKNet
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 6612
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。
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 1763
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
YOLOv5改进系列（26）——添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）
路人贾的博客
01-16 3286
YOLOv5改进系列（26）之添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）
YOLOv5改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）
Snu77的博客
01-27 806
本文给大家带来的改进机制是一种重参数化的卷积模块OREPA，这种重参数化模块非常适合用于二次创新，我们可以将其替换网络中的其它卷积模块可以不影响推理速度的同时让模型学习到更多的特征。OREPA是通过在线卷积重参数化（Online Convolutional Re-parameterization）来减少深度学习模型训练的成本和复杂性。这种方法主要包括两个阶段：首先，利用一个特殊的线性缩放层来优化在线块的性能；其次，通过将复杂的训练时模块压缩成一个单一的卷积来减少训练开销。
YOLOv5改进系列：感受野注意力RFA改进的卷积操作RFAConv
ZzzzzKnight的博客
03-06 1297
本文主要工作包括RFA原理介绍及改进代码策略，该模块为即插即用模块，部署位置可根据实际针对任务需求，自行调整。本专栏持续更新中，订阅本栏，关注更新~
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！
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魔改系列:使用RFAConv模块，实现YOLOv8快速涨点
qq_66386046的博客
03-23 4861
使用RFAConv模块代替Conv，实现YOLOv8快速涨点
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 1658
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
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
04-17 1万+
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。
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
09-08 586
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。
【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 1205
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/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
yolov8加入skconv
03-08
### 如何在 YOLOv8 中集成 SKConv 为了提升YOLOv8的检测效果，可以在网络结构中引入SKConv（Selective Kernel Convolution）。这涉及到修改`ultralytics`包内的相应文件来实现自定义层的添加。 #### 修改 `conv.py` 要在YOLOv8框架内加入SKConv，需编辑位于`ultralytics/nn/modules/conv.py`下的代码。具体操作是在该文件中新增一个类用于定义SKConv的行为： ```python import torch.nn as nn from ..utils import make_divisible class SKConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, M=2, r=16, L=32): super(SKConv, self).__init__() d = max(int(out_channels / r), L) self.M = M self.convs = nn.ModuleList([]) for i in range(M): self.convs.append( nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3+i*2, stride=stride, padding=1+i, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) ) self.fc = nn.Linear(out_channels, d) self.fcs = nn.ModuleList([]) for i in range(M): self.fcs.append(nn.Linear(d, out_channels)) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) feats = [] for conv in self.convs: feats.append(conv(x).view(batch_size, -1)) feats = torch.stack(feats, dim=-1) # (batch_size, channel_num, M) U = sum(feats[:, :, i] for i in range(len(feats))) / len(feats) s = U.mean(-1).mean(-1) z = self.fc(s) weights = [] for fc in self.fcs: weight = fc(z) weights.append(weight.view(batch_size, -1, 1)) attention_weights = self.softmax(torch.cat(weights, 2)) V = sum([feats[:, :, i]*attention_weights[:,:,i].unsqueeze_(-1) for i in range(len(feats))]) return V.reshape_as(U)[^1] ``` 上述实现了SKConv的核心逻辑，并确保其能够被正确初始化并应用于输入张量上。 #### 注册新组件至任务配置 为了让YOLOv8识别这个新的卷积变体，在`tasks.py`或其他适当的位置找到模型构建部分，按照如下方式扩展支持列表： ```python elif m in { GAM_Attention, SpectralAttention, SoftThresholdAttentionResidual, MultiSpectralAttentionLayer, CAMConv, CAConv, CBAMConv, SKConv # 添加这一行以包含SKConv }: c1, c2 = ch[f], args[0] if c2 != nc: c2 = make_divisible(min(c2, max_channels) * width, 8) args = [c1, c2, *args[1:]][^2] ``` 通过这种方式，当指定使用SKConv作为某一层时，系统会自动调用之前定义好的函数完成实例化过程[^2]。 #### 注意事项 - **兼容性验证**：务必确认所使用的YOLOv8版本与上述改动相匹配；不同版本间可能存在API差异。 - **超参数调整**：对于M、r和L这些控制分支数量及降维比例的关键参数，建议基于实际应用场景进行微调优化。 - **性能评估**：部署完成后应进行全面测试，对比原始架构下各项指标的变化情况，从而判断改进的有效性和必要性。
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