可变形交互注意力模块（DIA-Module）及代码详解

于 2025-03-25 23:28:10 发布
阅读量182 收藏
点赞数
分类专栏： 注意力机制详解及代码复现 深度学习算法详解及代码复现 文章标签： python 深度学习 神经网络 人工智能 conda
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/noboxihong/article/details/146515784
版权

模块定义

可变形交互注意力模块（DIA - Module）是一种创新的深度学习技术， 结合了可变形卷积和注意力机制 ，旨在提高特征提取的准确性和效率。该模块通过动态调整卷积核的采样位置，实现了对不同尺度和形状的特征的自适应捕捉，同时利用注意力机制增强了模型对关键特征的关注能力。这种设计使DIA - Module在处理复杂的图像、文本等数据时能够更好地捕捉局部和全局特征，为各种任务提供了强大的特征表示能力。

原理组成

可变形交互注意力模块（DIA - Module）的核心原理基于 可变形卷积 和 注意力机制 的结合。这种创新设计使模块能够自适应地捕捉不同尺度和形状的特征，同时增强模型对关键特征的关注能力。

DIA - Module的原理组成可以从以下几个关键方面进行理解：

  1. 可变形采样 ：DIA - Module采用了可变形卷积的思想，允许卷积核根据输入特征图的内容动态调整采样位置。这种自适应采样机制使模型能够更好地捕捉局部特征的变化，提高特征提取的准确性。

  2. 注意力计算 ：在可变形采样的基础上，DIA - Module引入了注意力机制。注意力机制通过计算

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【YOLOv10改进-注意力机制】DAT（Deformable Attention）：可变形注意力
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。
07-06 1083
Transformer最近在各种视觉任务中表现优异。全局的感知域使Transformer模型比CNN具有更强的表示能力。然而，简单地扩大感受野也引起了一些问题。一方面，使用较为密集的注意力，例如在ViT中，会导致过多的内存和计算成本，并且功能可能会受到超出兴趣区域的无关部分的影响。另一方面，在PVT或Swin Transformer中采用的较为稀疏的注意机制是与数据无关的，这可能会限制对于长距离关系的建模能力。
(即插即用模块-Attention部分) 十八、(CVPR 2022) Deformable Attention 可变形注意力
最新发布
wei582636312的博客
11-25 1767
论文首先分析了现有 Transformer 的局限性：（1）密集注意力计算量大： 例如 ViT 中的密集注意力会导致过高的内存和计算成本，并且特征可能会受到感兴趣区域之外的无关部分的影响。（2）稀疏注意力缺乏数据感知性： 例如 PVT 或 Swin Transformer 中的稀疏注意力是数据无关的，可能会限制模型对长距离关系的建模能力。
可变形注意力（Deformable Attention）及其拓展
weixin_47748259的博客
02-23 1万+
右侧的可变形卷积因为感受野的每一个点都有偏移量，造成卷积核在图片上滑动时对应的感受野的点不会重复选择，这意味着会采样9 x 9=81个采样点，比传统卷积更多。对感受野上的每一个点加一个偏移量 ，偏移的大小是通过学习得到的 ，偏移后感受野不再是个正方形，而是和物体的实际形状相匹配。传统卷积核在卷积过程中由于会存在重叠，最终输出后的感受野范围小，而可变性卷积中因为有偏移，不会有重叠，从而感受野范围更大。可变形卷积将固定形状的卷积过程改造成了能适应物体形状的可变的卷积过程，从而使结构适应物体形变的能力更强。
详解可变形注意力模块（Deformable Attention Module）
热门推荐
David's Tweet
02-20 2万+
Deformable Attention（可变形注意力）首先在2020年10月初商汤研究院的《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》论文中提出，在2022CVPR中《Vision Transformer with Deformable Attention》提出应用了Deformable Attention（可变形自注意力）机制的通用视觉Transformer骨干网络DAT（Deformable Att
【可变形注意力（1）】Multi-scale Deformable Attention Transformers 多尺度变形注意力
Hali_Botebie的博客
10-27 5066
1、大多数现代物体检测框架受益于多尺度特征图 (Liu等人，2020)。2、Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection 提出的可变形注意力模块可以自然地扩展为多尺度特征图。
【算法学习、超详细】Deformable DETR：可变形注意力机制——DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION
qq_50001789的博客
02-21 4358
论文题目：《DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION》 在本文中，作者提出了可变形注意力机制，将transformer的计算度压缩为线性复杂度，在降低DETR推理速度、加速模型收敛的同时引入了多尺度信息，极大地提升了DETR目标检测算法的性能。
YOLOv5改进 | 注意力篇 | Deformable-LKA(DLKA)可变形的大核注意力（附多个位置添加教程）
Snu77的博客
01-06 2979
本文给大家带来的改进内容是Deformable-LKA（可变形大核注意力）。Deformable-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性，有效地处理复杂的视觉信息。这一机制通过动态调整卷积核的形状和大小来适应不同的图像特征，提高了模型对目标形状和尺寸的适应性。在YOLOv5中，Deformable-LKA可以被用于提升对小目标和不规则形状目标的检测能力，特别是在复杂背景或不同光照条件下。我进行了简单的实验，这一改进显著提高了模型mAP(提高了大概0.8左右)。Deformable-LKA，引入
【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合D-LKA Attention：可变形大核注意力
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。
05-26 1091
【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合D-LKA Attention：可变形大核注意力了解决这些挑战，我们引入了可变形大核注意力（D-LKA Attention）的概念，这是一种简化的注意力机制，采用大卷积核以充分利用体积上下文信息。该机制在类似于自注意力的感受野内运行，同时避免了计算开销。
EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块
AI浩
06-23 2万+
在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在产生更清晰的特征表示方面的显著有效性得到了证明。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重外，还通过跨维度交互进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级成对关系。
超越自注意力：用于医学图像分割的可变形大核注意力
m0_47867638的博客
09-18 4625
医学图像分割在计算机辅助诊断中起着至关重要的作用，它可以帮助医学专业人员分析复杂的医学图像。这个过程不仅减少了手动任务的繁琐程度和对医学专业知识的依赖，还能实现更快更准确的诊断。自动分割提供了更快更准确的诊断结果的可能性，从而促进了适当的治疗策略的实施，并使得图像引导手术程序得以实现。因此，开发快速且精确的分割算法的必要性成为推动这一研究的重要力量。自2010年代中期以来，卷积神经网络（CNNs）已成为许多计算机视觉应用的首选技术。
NAM：基于归一化的注意力模块
qq_41897154的博客
03-29 3856
NAM：基于归一化的注意力模块 摘要 识别不太显着的特征是模型压缩的关键。但是，这一点在以往的注意力机制中却没有得到研究。在这项工作中，我们提出了一种新的基于归一化的注意力模块（NAM），它抑制了较少的显着权重。它将权重稀疏惩罚应用于注意力模块，从而使它们在保持相似性能的同时提高计算效率。与 Resnet 和 Mobilenet 上的其他三种注意力机制的比较表明，我们的方法具有更高的准确性。本文的代码可以在 https://github.com/Christian-lyc/NAM 上公开访问。 1引
Yolov5涨点神器：注意力机制---多头上下文集成（Context Aggregation）的广义构建模块，助力小目标检测，暴力涨点
05-25 3722
CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRK)，一种用于多头上下文集成（Context Aggregation）的广义构建模块引入到yolov5，在crack缺陷检测项目中实现四个多点涨点
【系统架构设计师-2020年真题】案例分析-答案及详解
数据知道的博客
09-11 7153
超类实体是指在数据库设计中，用于表示多个实体之间共同属性的实体。它包含了多个子类实体所共有的属性，可以帮助减少数据冗余，提高数据模型的一致性和可维护性。【参考答案】超类实体是将多个实体中相同的属性组合起来构造出的新实体。用户(姓名、电话、单位名称、详细地址)
具有可变形注意力的Vision Transformer
qq_47896523的博客
04-10 1209
Vision Transformer堆叠多个Transformer块来处理不重叠的图像（即视觉标记）序列，从而形成用于图像分类的无卷积模型。与CNN模型相比，Transformer模型具有更大的感受野，并且擅长对远程依赖关系进行建模，事实证明在大量训练数据和模型参数的情况下可以实现优异的性能。视觉识别中的过多注意力是一把双刃剑，每个查询补丁需要参与的键数量过多会导致计算成本高、收敛速度慢，并且增加过度拟合的风险。
结合可变形注意力的视觉Transformer
白景屹的博客
06-03 5331
首先要理解Q,K,VQ,K,VQ,K,V：Softmax(QKT)VSoftmax(QK^{T})VSoftmax(QKT)V假设window内的patch总数为3，则有： 可以想象，对于3×33\times 33×3注意力分布，即QKTQK^{T}QKT，行代表query，列代表key，QKT[i,j]QK^{T}[i,j]QKT[i,j]为patch iii (query)和patch jjj (key)的相似度。对于SwinT中的相对位置偏置信息：Softmax(QKT+B)VSoftmax(QK^{
可变形注意力总结
m0_60857098的博客
08-29 220
【代码】可变形注意力总结。
用于Transformer的6种注意力的数学原理和代码实现
deephub
03-31 8530
Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。 1、Full Attention 2017的《Attention is All You Need》中的编码器-解码器结构实现中提出。它结构并不复杂，所以不难理解。 上图 1.左侧显示了 Scaled Dot-Product Attention 的机制。当我们有多个注意力时，我们称之为多头注意力（右），这也是最常见的注意力的形式公式如下： 公式1 这里Q（Query）、K（
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加Deformable-LKA可变形大核注意力（涨点幅度超高）
Snu77的博客
12-05 9877
本文给大家带来的改进内容是Deformable-LKA（可变形大核注意力）。Deformable-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性，有效地处理复杂的视觉信息。这一机制通过动态调整卷积核的形状和大小来适应不同的图像特征，提高了模型对目标形状和尺寸的适应性。在YOLOv8中，Deformable-LKA可以被用于提升对小目标和不规则形状目标的检测能力，特别是在复杂背景或不同光照条件下。我进行了简单的实验，这一改进显著提高了模型mAP。Deformable-LKA的引入，提高了YOLOv8精度
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

清风AI

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