YOLOv8独家改进：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测

已于 2024-05-30 14:34:00 修改
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分类专栏： YOLOv8原创自研 文章标签： YOLO 开发语言 人工智能 目标检测
于 2023-11-06 18:32:20 首次发布
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YOLOv5/YOLOv7/YOLOv8最新改进大作战
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本文介绍了YOLOv8的独家改进，提出了一种名为Dilation-Wise Residual (DWR) 的注意力模块，用于增强多尺度特征提取，尤其在小目标检测中表现出色。DWR模块和Simple Inverted Residual (SIR)模块的结合，提高了网络在准确性和推理速度间的平衡。文章提供了DWR在YOLOv8中的实现细节和配置文件。

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 💡💡💡本文全网首发独家改进：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力，创新十足，独家首发适合科研

 1）结合C2f进行使用；

推荐指数：五星

DWR|   亲测在多个数据集能够实现涨点，多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。

💡💡💡Yolov8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快速涨点之改进可扩张残差（DWR）注意力模块
qq_53545309的博客
07-23 680
当前许多工作采用多速率深度扩张卷积（multi-rate depth-wise dilated convolutions）来同时从单一输入特征图中捕获多尺度上下文信息，以提高特征提取效率。：这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息，因为其结构和超参数设置不合理。：为了降低获取多尺度上下文信息的难度，提出了一种高效的多尺度特征提取方法，该方法将原始的单步方法分解为“区域残差化”（RegionResidualization）和“语义残差化”（Semantic Residualization）两个步骤。
YOLOv7改进策略：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测
11-06 1319
一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力，创新十足，独家首发适合科研
YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- DWRSeg扩张式残差助力小目标检测
最新发布
m0_58941767的博客
02-20 1051
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv10中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到：DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。
RT-DETR算法优化改进： 一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力
11-13 939
一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力，创新十足，独家首发适合科研；1）代替RepC3进行使用；2）DWR直接作为注意力进行使用；
【精选】小麦病害检测系统：融合可扩张残差（DWR）注意力模块改进YOLOv8
cheng2333333的博客
12-23 1119
【精选】小麦病害检测系统：融合可扩张残差（DWR）注意力模块改进YOLOv8
YOLOv7改进：BoTNeT（Bottleneck Transformer）
weixin_45303602的博客
10-10 1009
论文地址Paper本文提出的BoTNet是一种简单高效的网络，有效的将SA应用到多种视觉任务，如图像识别、目标检测、实例分割任务。通过将ResNet50中最后三个bottleneck模块的空间卷积替换为全局的SA操作，有效提升了基线模型在签署任务上的性能。Section I常用的CNN大多采用3x3的卷积核，鉴于卷积操作可以有效的不糊哦局部信息，但是对于一些视觉任务如目标检测、实例分割、关键点检测还需要建立长程依赖关系。比如实例分割中需要收集场景相关的信息才能学习物体之间的关系；
YOLOv7改进：CBAM注意力机制
weixin_45303602的博客
09-28 2749
CBAM注意力机制是由通道注意力机制（channel）和空间注意力机制（spatial）组成。 传统基于卷积神经网络的注意力机制更多的是关注对通道域的分析，局限于考虑特征图通道之间的作用关系。CBAM从 channel 和 spatial 两个作用域出发，引入空间注意力和通道注意力两个分析维度，实现从通道到空间的顺序注意力结构。空间注意力可使神经网络更加关注图像中对分类起决定作用的像素区域而忽略无关紧要的区域，通道注意力则用于处理特征图通道的分配关系，同时对两个维度进行注意力分配增强了注意力机制对模型性能
YOLOv10涨点改进：注意力魔改 | 一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测
06-05 656
一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块
YOLOv5/YOLOv7改进策略：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测
11-06 1090
一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力，创新十足，独家首发适合科研
YOLO11涨点优化：注意力魔改 | 一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测
10-11 280
一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力，创新十足，独家首发适合科研
YOLOv7改进：RepVGG结构
weixin_45303602的博客
10-05 1522
我们所说的“VGG式”指的是：没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。仅使用3x3卷积。仅使用ReLU作为激活函数。主要创新点为结构重。在训练时，网络的结构是多分支进行的，而在推理时则将分支的参数进行重参数化，合为一个分支来进行的，所以推理的速度要比多分支网络快很多，并且精度也比单分支的网络更高。
YOLOV7改进：加入RCS-OSA模块，提升检测速度
AIcurator的博客
08-15 784
凭借速度和精度之间的良好平衡，前沿的YOLO框架已成为最有效的目标检测算法之一。然而，使用YOLO网络在脑肿瘤检测中的性能研究很少。提出了一种新的基于信道Shuffle的重参数化卷积YOLO架构(RCS-YOLO)。我们提出了RCS和RCS的一次聚合(RCS- osa)，将特征级联和计算效率联系起来，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。在脑肿瘤数据集Br35H上的实验结果表明，该模型在速度和精度上均优于YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8。
YOLOv7改进：结合CotNet Transformer结构
weixin_45303602的博客
09-30 874
京东AI研究院提出的一种新的注意力结构。将CoT Block代替了ResNet结构中的3x3卷积，在分类检测分割等任务效果都出类拔萃论文：Contextual Transformer Networks for Visual Recognition有自注意力的Transformer引发了自然语言处理领域的革命，最近还激发了Transformer式架构设计的出现，并在众多计算机视觉任务中取得了具有竞争力的结果。
YOLOV7改进-添加注意力机制
m0_46700884的博客
07-05 4969
注意力机制一般加在backbone或者是PAN层。，配合yolov7.yaml的文件来结合看！1、在github主页中找到SE.py注意力模块。
YOLOv7改进：CotNet Transformer
本人热爱计算机技术，欢迎爱好技术的朋友一起交流
12-02 1309
有自注意力的Transformer引发了自然语言处理领域的革命，最近还激发了Transformer式架构设计的出现，并在众多计算机视觉任务中取得了具有竞争力的结果。在今天分享的工作中，研究者设计了一个新颖的Transformer风格的模块，即Contextual Transformer (CoT)块，用于视觉识别。同样，当我们读一句话时，大脑也会首先记住重要的词汇，这样就可以把注意力机制应用到自然语言处理任务中，于是人们就通过借助人脑处理信息过载的方式，提出了Attention机制。
yolov7改进--添加CBAM模块（注意力机制）
u012661539的博客
06-06 3907
【代码】改进yolov7--添加CBAM模块（注意力机制）
YOLOv7改进方式：从104层到24层的网络配置压缩，提升改进效率与性能
GzvDart的博客
09-16 679
YOLOv7是一种广泛应用于计算机视觉领域的目标检测算法，但其原始网络模型包含了104层，这给改进和优化带来了一定的困难。为了压缩网络配置，我们减少了横向连接的数量，只保留了对性能影响较大的关键横向连接。然而，为了进一步压缩网络配置，我们简化了残差块的结构。通过以上改进方法和相应的源代码，我们成功将YOLOv7的网络配置从104层压缩到了仅有24层，既提高了改进的效率，又在保持模型性能的同时提升了计算速度。为了简化网络配置，我们采用了更轻量级的检测头结构，例如使用更少的卷积层或减少卷积核的数量。
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 6013
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;
YOLOv7改进之strSPPCSPC
weixin_47060902的博客
11-09 534
YOLOv7改进之strSPPCSPC
YOLOv8改进C2F模块提高小目标检测
02-17
### 改进 C2F 模块以提升 YOLOv8 小目标检测性能 为了增强YOLOv8对于小目标的检测能力，可以通过引入特定优化模块到C2f结构中实现这一目的。具体而言，在处理小目标时，模型往往面临特征图分辨率低以及特征表达不足的问题。 #### 结合 DWR 和 SIR 模块改善多尺度特征提取 一种有效的策略是在C2f层内嵌入Dilation-wise Residual（DWR）和Simple Inverted Residual（SIR）两种模块[^3]。这两种模块共同作用可以显著加强不同尺度下的细节捕捉： - **DWR 模块**：通过调整膨胀率参数控制感受野大小，从而适应从小到大的物体尺寸变化； - **SIR 模块**：采用倒置残差连接方式增加非线性变换次数而不大幅增加计算成本； 这种组合不仅能够有效地保留原始输入图像中的细粒度信息，而且有助于形成更具区分性的高层语义表示。 ```python class DWRSIRBlock(nn.Module): def __init__(self, channels_in, channels_out, dilation_rate=1): super(DWRSIRBlock, self).__init__() # 定义DWR部分 self.dwr_conv = nn.Conv2d(channels_in, channels_out, kernel_size=3, padding=dilation_rate, dilation=dilation_rate, groups=channels_in) # 定义SIR部分 hidden_dim = int(channels_out * expansion_ratio) self.sir_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(channels_out, hidden_dim, 1), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Conv2d(hidden_dim, channels_out, 1), nn.BatchNorm2d(channels_out) ) def forward(self, x): dwr_output = F.relu(x + self.dwr_conv(x)) sir_output = F.relu(dwr_output + self.sir_layers(dwr_output)) return sir_output ``` #### 利用ELAN注意力机制强化局部感知 除了上述的空间维度上的改进外，还可以考虑加入轻量级的ELAN(Enhanced Local Attention Network)注意力机制来进一步突出重要区域内的特征响应[^1]。这将使得网络能够在更广泛的范围内聚焦于潜在的小目标位置，进而提高识别准确性。 ```python def elan_attention(input_tensor): batch_size, channel_num, height, width = input_tensor.size() query_layer = nn.Linear(channel_num, channel_num // reduction_ratio)(input_tensor.view(batch_size, channel_num, -1).transpose(-1,-2)).softmax(dim=-1) key_layer = nn.Linear(channel_num, channel_num // reduction_ratio)(input_tensor.view(batch_size, channel_num, -1)).softmax(dim=-1) value_layer = input_tensor attention_scores = torch.matmul(query_layer, key_layer.transpose(-1,-2)) / math.sqrt(channel_num // reduction_ratio) attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1) context_vector = torch.matmul(attention_weights, value_layer.view(batch_size, channel_num, -1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2)\ .view(batch_size, channel_num, height, width) output = input_tensor + context_vector return output ```
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