YOLOv8改进专栏|原创自研篇|AFXEA注意力机制手把手添加教程

已于 2024-12-04 16:53:59 修改
阅读量125 收藏
点赞数 3
分类专栏： YOLOv8改进专栏 文章标签： 深度学习 机器学习 YOLO 计算机视觉 人工智能 目标检测 神经网络
于 2024-12-04 16:51:45 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/mywhyyds/article/details/144244259
版权

本文介绍：本专栏文章不会讲太复杂的定义，将从小白的角度去进行讲解，为大家节省时间，高效去做实验，文章将会简单介绍一下相关模块（也会附带相关论文链接，有兴趣可以阅读，可以作为论文文献），本专栏主要专注于YOLO改进实战！适用于小白入门也可以水论文，大佬跳过！！！

文章适用人群：研一、准研究生（研0）、少部分本科生、着急毕业水论文的各位

更新时间：每天1~3篇左右，本专栏文章至少50+篇，如果需要单独设计可以联系我，咨询一下

售后：购买专栏后在运行时有问题直接私聊我，大部分都是环境配置问题，我会录教程带大家配置，保证代码畅通无阻！

新专栏福利：帮助入门小白缝合模块，创新模块（先到先得，名额有限，论文从此不缺创新点）！

专栏通知：专栏文章大于20篇时将涨价，早

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
YOLOv11原创改进专栏|原创自研篇|AFXEA注意力机制手把手添加教程
mywhyyds的博客
12-04 159
个人简介：大家好！我是 AFXEA 注意力机制，我是你在图像检测任务中“聪明的小助手”。我的工作是通过睁大眼睛，专注看图，把那些重要的特征放在显微镜下，确保它们在图像处理中脱颖而出，就像给每个明星加了个聚光灯！不管是做目标检测还是分类任务，我都能让机器学习模型更聪明，更精准。简单来说，我就是帮助神经网络分清什么是“重要的”，什么是“没那么重要”的那个家伙，保证每次识别都能抓住重点！自适应通道特征提取AFXEA 模块创新性地结合了全局平均池化（GAP）和全局最大池化（GMP）以生成通道描述符。
YOLOv11原创改进专栏|专栏介绍&目录
mywhyyds的博客
12-01 288
本专栏自2024年11月30日开始持续更新，专栏主要面向YOLOv11的各种改进，主要改进方向为Backbone（主干）、Conv、C2f、注意力机制、Neck以及检测头的改进，本专栏会涉及到提高精度、轻量化、分割等方面的内容。本专栏将在三天内更新超10篇，将会用最快速度先更新50篇，本专栏内容超10篇后将会涨价，有需要的家人们可以早买，早买优惠多多，福利多多。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
浪子L的博客
09-20 3390
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
YOLOv8改进专栏|专栏介绍&目录
mywhyyds的博客
11-18 256
本专栏自2024年11月17日开始持续更新，专栏主要面向YOLOv8的各种改进，主要改进方向为Backbone（主干）、Conv、C2f、注意力机制、Neck以及检测头的改进，本专栏会涉及到提高精度、轻量化、分割等方面的内容。
Python实现P-PSO优化算法优化循环神经网络LSTM分类模型项目实战
张陈亚的博客
05-31 936
【摘要】本项目提出一种基于改进粒子群算法(P-PSO)优化LSTM神经网络的分类模型。针对传统LSTM训练中易陷入局部最优等问题，采用带压缩因子的PSO算法优化网络初始参数，提升模型性能。实验使用包含10个特征和2000条样本的数据集，经过数据预处理和探索性分析后，构建P-PSO-LSTM模型。结果表明，优化后的模型在测试集上准确率达95%，F1分数为0.9533，显著优于基准模型。该方法有效解决了LSTM训练过程中的参数敏感问题，为序列分类任务提供了可靠解决方案。完整数据和代码可通过文末方式获取。
深度学习教学目录
FJN110的博客
05-30 660
深度学习课程：面向计算机视觉、深度学习小白，本产品包含但不限于以下文档 一、环境配置详解，全平台支持 提供Windows、Linux、树莓派、瑞芯微板（RK）等多平台下的PyTorch与TensorFlow环境配置教程，图文并茂，细致入微，确保每一位学习者都能顺利完成环境搭建。 同时，文档中还详细讲解了服务器部署、AI大模型运行、Docker容器配置、VNC远程连接等高级内容，适用于科研和生产环境。
NLP学习路线图（二十三）：长短期记忆网络（LSTM）
2501_91516851的博客
06-04 598
长短期记忆网络（LSTM）通过创新的门控机制解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心是记忆单元和三个门（遗忘门、输入门、输出门），能够选择性保留长期依赖信息。相比RNN，LSTM的线性信息流使梯度有效传播，门控机制动态调节信息流动。LSTM在文本分类、序列标注、机器翻译等NLP任务中表现优异，并衍生出GRU、双向LSTM等变体。伪代码展示了LSTM单元的基本实现逻辑，包括门控计算和状态更新过程。
PyTorch——优化器(9)
qq_56238664的博客
06-04 131
优化器根据梯度调整参数，以达到降低误差。
NLP学习路线图（二十四）：门控循环单元（GRU）
2501_91516851的博客
06-04 594
在自然语言处理（NLP）领域，处理序列数据（如文本、语音、时间序列）是核心任务。传统的前馈神经网络难以有效捕捉序列中的长期依赖关系。循环神经网络（RNN）应运而生，但其存在臭名昭著的梯度消失/爆炸问题，限制了其处理长序列的能力。为了解决这一瓶颈，门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU） 作为一种强大的序列模型变体被提出，它在保持RNN核心思想的同时，显著提升了模型记忆和传递长距离信息的能力。
深度学习中的负采样
2302_76774649的博客
06-04 281
是一种在训练（尤其是在输出类别很多时）中，用来的方法。
【推荐算法】Embedding+MLP：TensorFlow实现经典深度学习推荐模型详解
最新发布
weixin_43988131的博客
06-04 642
Embedding+MLP：TensorFlow实现经典深度学习推荐模型详解
基于CNN的OFDM-IM信号检测系统设计与实现
huanghm88的专栏
05-30 314
基于CNN的OFDM-IM信号检测系统摘要 本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的正交频分复用索引调制(OFDM-IM)信号检测方法。通过构建包含多层卷积、批归一化和ReLU激活的CNN模型，实现了对OFDM-IM信号的端到端检测。系统采用双通道输入处理信号的实部和虚部，并在不同信噪比(SNR)条件下进行性能评估。实验结果表明，CNN检测器在AWGN和瑞利衰落信道中均能有效工作，其误码率性能接近传统ML检测器，同时显著降低了计算复杂度。该方法为5G及未来无线通信系统提供了一种高效可靠的信号检测解决方案。
【深度学习相关安装及配环境】Anaconda搭建虚拟环境并安装CUDA、cuDVV和对应版本的Pytorch，并在jupyter notebook上部署
m0_51403396的博客
05-31 938
本文详细介绍了在Windows系统下配置CUDA开发环境的完整流程。内容包括：1)通过nvidia-smi命令查看当前CUDA版本(12.8)；2)从NVIDIA官网下载并安装对应版本的CUDA Toolkit，12.0及以上版本会自动配置环境变量；3)下载安装cuDNN库并测试验证；4)使用conda创建Python 3.11虚拟环境；5)在虚拟环境中安装PyTorch并验证GPU可用性；6)将PyTorch环境集成到Jupyter Notebook中。整个过程涵盖了从软件下载、安装配置到环境测试的各个环
强化学习-深度学习和强化学习领域
高效匠人
06-02 755
摘要： SFT（监督式微调）和GRPO（梯度策略优化）是深度学习中两种不同的训练方法。SFT依赖标注数据，简单高效但泛化能力有限，适用于规则明确的任务（如内容过滤）。GRPO通过强化学习优化策略，能动态适应复杂目标（如反欺诈），但训练不稳定且成本高。两者核心差异在于数据需求、灵活性和计算成本。实际应用中，SFT适合快速部署静态任务，GRPO适用于动态风险场景，混合方案（如SFT+GRPO）能结合优势。总结：SFT提供基础保障，GRPO实现精细优化，互补性显著。
基于 Q-Learning 算法和 CNN 的强化学习实现方案
yzx991013的博客
06-04 572
本文实现了一个基于CNN的Q-learning强化学习算法。该算法采用三层卷积网络处理图像输入(84×84×4)，包含经验回放、目标网络等关键技术。主要特点包括：1) ε-贪婪策略平衡探索与利用；2) 使用独立目标网络提高稳定性；3) 经验回放机制随机采样历史数据进行训练；4) 自动衰减探索率。算法适用于处理图像输入的强化学习任务，如Atari游戏等。实现依赖TensorFlow和NumPy库，包含了完整的模型构建、训练和保存功能，可以方便地应用于不同的强化学习环境。
北斗导航 ｜ 接收机自主完好性监测算法如何与机器学习，深度学习等结合，提高故障星检测识别精度
尘世冰封的专栏
05-31 503
机器学习（特别是深度学习）为提升RAIM性能提供了强大工具，主要在特征工程、复杂模式学习、时间序列建模、多故障识别、风险概率估计和自适应能力方面超越传统方法。通过结合先进的ML/DL技术，可以显著提高故障卫星检测和识别的精度、鲁棒性和可靠性，尤其是在传统方法表现不佳的复杂环境中。尽管面临数据、实时性、可解释性和认证等挑战，ML/DL增强的RAIM是未来高精度、高完好性导航（如自动驾驶、航空精密进近）的关键发展方向。研究和工程实践正在努力克服这些挑战，推动该技术走向实际应用。
【深度学习新浪潮】多模态模型如何处理任意分辨率输入？
agito_cheung的博客
06-02 207
Transformer的自注意力机制天然支持可变长度序列，只需调整输入序列长度（补丁数），但需注意计算复杂度（(O(N^2))，(N)为补丁数）。多模态模型处理任意分辨率输入的能力主要依赖于架构设计的灵活性和预处理技术的结合。将图像分割为固定大小的补丁（如16×16或32×32像素），不同分辨率的图像会生成不同数量的补丁。（如Sparse Attention）或。（如PVT）降低计算量。
循环神经网络(RNN)全面教程：从原理到实践
2501_91537435的博客
05-30 1006
循环神经网络(RNN)全面教程：从原理到实践
李沐-动手学深度学习：RNN
深度学习 初学者
06-04 211
太麻烦了，不改了。
yolov10改进注意力机制专栏
02-14
### 关于YOLOv10改进中的注意力机制 #### EMAttention注意力机制的应用 在YOLOv10的改进中引入了EMAttention（Enhanced Multi-scale Attention），该机制旨在通过多尺度特征融合来增强模型对于不同尺寸物体的检测...
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
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