【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SA: 基于YOLOv11的深度卷积注意力机制，提取深层语义信息，高效涨点；

已于 2024-11-02 16:56:39 修改
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分类专栏： YOLOv11目标检测改进 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 深度学习
于 2024-11-01 22:08:02 首次发布
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  YOLOV11目标检测注意力机制改进实例与创新改进专栏

目录

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  YOLOV11目标检测注意力机制改进实例与创新改进专栏

1.完整代码地址

2.SA注意力机制介绍

3. SA具有优势：

4. SA网络结构图

5. yolov11-SA yaml文件

6.SA注意力机制代码实现

7.SA注意力机制添加方式

论文地址：2102.00240https://arxiv.org/pdf/2102.00240

1.完整代码获取

此注意力机制应用于目标检测有很好的效果，21年的文章，可以用于多种科研；

此专栏提供完整的改进后的YOLOv11项目文件，你也可以直接下载到本地，然后打开项目，修改数据集配置文件以及合适的网络yaml文件即可运行，操作很简单！订阅专栏的小伙伴可以私信博主，或者直接联系博主，加入yolov11改进交流群；

＋Qq：1921873112

2.SA注意力机制介绍

SA-NET:SHUFFLEATTENTIONFORDEEPCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS 注意力机制的详细信息：

        “SA-Net: Shuffle Attention for Deep Convolut

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【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+CBAM: 基于YOLOv11的空间以及通道双重卷积注意力机制，老牌注意力机制，效果稳定可靠；
qq_41304809的博客
11-02 1014
CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制是一种用于深度学习中的有效注意力模块。它主要包含通道注意力模块和空间注意力模块两个部分。在通道注意力模块中，通过对输入特征图的通道维度进行操作，利用最大池化和平均池化来聚合特征信息，再经过多层感知机处理，得到通道注意力权重，用于突出重要的通道特征。而空间注意力模块则是在通道注意力的基础上，对空间维度进行处理，通过对特征图在空间维度上进行池化操作，生成空间注意力权重，以此来强调空间位置上更关键的区域。
YOLO11改进-注意力-引入级联组注意力机制(Cascaded Group Attention, CGA）
qq_64693987的博客
12-24 2116
输入特征拆分：输入特征进入 CGA 模块后，被均匀拆分为个部分，每个部分作为一个注意力头的输入，这样每个头关注输入特征的不同部分，实现特征的并行处理，同时为提高注意力多样性奠定基础。注意力头计算单元：每个注意力头包含三个线性投影层、、用于将输入特征映射到不同子空间，以及计算自注意力的单元。在计算过程中，通过注意力头之间的级联操作，前一个头的输出会累加到下一个头的输入上，实现特征的逐步细化。
【YOLOv8改进- 注意力机制】YOLOv8+SA: 基于YOLOv8的深度卷积注意力机制，提取深层语义信息，高效涨点；
qq_41304809的博客
10-31 1034
注意力机制的详细信息“SA-Net: Shuffle Attention for Deep Convolutional Neural Networks” 提出了一种创新的注意力机制。它旨在高效地结合空间和通道注意力，以提升深度卷积神经网络的性能。该机制首先对输入特征进行分组，然后针对每个分组的子特征分别构建通道注意力分支和空间注意力分支。通道注意力分支通过平均池化和卷积等操作学习通道重要性权重，空间注意力分支利用组归一化和卷积等获取空间位置重要性信息。
SA的空间注意力和通道注意力
weixin_46720482的博客
10-25 9196
包括空间注意力和通道注意力，目的是选择细粒度的重要像素点，是pixel级。：是 local 注意力，致力于搜索粗糙的潜在判别区域，它们是region级。一般来说对于同一像素点不同通道求均值，再经过一些卷积和上采样的运算得到spitial attention mask，空间特征每层像素点被赋予不同的权重。就是针对 N C H W 的每个C赋予权重。有BAM和CBAM两种代码方式，spitial attention 矩阵与channel attention矩阵相乘。
SA and MSA（自注意力机制）
ww_1122的博客
06-26 1682
self-attention简要流程
注意力机制
Sukang1920的博客
02-14 1334
注意力机制
【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+simAM: 基于YOLOv11的轻量级卷积注意力机制，线性复杂度，高效涨点；
qq_41304809的博客
11-02 1364
SimAM:ASimple,Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks 注意力机制的详细信息SimAM（Similarity - Aware Activation Module）注意力机制是一种新颖的注意力机制。它受到神经科学中空域抑制现象的启发，通过度量神经元之间的线性可分性来确定其重要性。
【YOLO8改进- 注意力机制】YOLOv8+simAM: 基于YOLOv8的深度卷积注意力机制，提取深层语义信息，高效涨点；
qq_41304809的博客
11-02 1605
SimAM:ASimple,Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks 注意力机制的详细信息SimAM（Similarity - Aware Activation Module）注意力机制是一种新颖的注意力机制。它受到神经科学中空域抑制现象的启发，通过度量神经元之间的线性可分性来确定其重要性。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入无参SimAM注意力机制
tsg6698的博客
10-02 1436
该模块的另一个优点是，大多数算子是根据定义的能量函数的解来选择的，避免了过多的结构调整工作。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~（4）基于解的操作符选择：SimAM中的大多数操作符都是基于能量函数的解来选择的，这避免了过多的结构调优工作。在SimAM.py文件里添加给出的SimAM代码。
【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+PKINet中注意力机制（2024）: 最新遥感场景下注意力机制,助力YOLOv11有效涨点；
qq_41304809的博客
02-01 456
本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加PKINet中的CAA注意力机制，助力YOLOv11有效涨点，尤其是在遥感领域以及无人机目标检测领域内。作者提出了PKINet采用多尺度卷积核（无需空洞）来提取不同尺度的目标特征并捕捉局部上下文信息。此外，还并行引入了上下文锚点注意力（CAA）模块，以捕捉长距离的上下文信息。
合协java笔试题-SA-tensorflow:视频字幕生成的软注意力机制
06-17
合协java笔试题SA-张量流 用于视频字幕生成的软注意力机制的 Tensorflow 实现。 一个软注意力机制的例子。 注意力权重 alpha 表示一个视频中基于每个单词的时间注意力。 可以找到在 Torch 中实现的原始代码。 先决条件 Python 2.7 >= 0.7.1 NumPy 熊猫 凯拉斯 Java 1.8.0 数据 MSVD [2] 数据集可以从 下载。 我们将数据打包成HDF5的格式，其中每个文件都是一个用于训练的mini-batch，有如下key： [u'data', u'fname', u'label', u'title'] batch['data']存储视觉特征。 shape (n_step_lstm, batch_size, hidden_dim) batch['fname']存储视频的文件名（无扩展名）。 shape (batch_size) batch['title']存储描述。 如果有多个句子对应一个视频，则其他元数据（例如视觉特征、文件名和标签）必须复制以进行一对一映射。 shape (batch_size) batch['label']表示视频结束
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入CoTAttention注意力
tsg6698的博客
06-25 425
然而，大多数现有设计直接在 2D 特征图上采用自注意力，以获得基于每个空间位置处的孤立查询和键对的注意力矩阵，但未充分利用邻居键之间的丰富上下文。在这个过程中，每个头的局部注意力矩阵是基于查询特征和上下文化键特征学习的，而不仅仅是基于孤立的查询-键对，从而提高了自注意力学习的效能。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~
YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力机制Shuffle Attention
A1983Z的博客
10-13 1360
YOLO11中添加Shuffle Attention注意力机制
三分钟学会使用系列（YOLOv5）|SA注意力机制，涨点神器！
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
01-30 2601
本文旨在让读者快速了解相关技术并运用,欢迎关注。
南京大学提出置换注意力机制！SA-Net：融合空域与通道注意力
阿木寺的博客
02-06 6367
点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：AIWalker标题与作者团队代码：https://github.com/wofmanaf/SA-...
YOLO11改进 | 注意力机制 | 添加多种注意力机制，开箱即用
kay_545
10-17 3108
yolo11改进，yolo11，yolo11添加多种注意力机制
注意力机制——CAM、SAM、CBAM、SE
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Billie使劲学的博客
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CAM、SAM、CBAM详见：CBAM——即插即用的注意力模块（附代码） 目录 1.什么是注意力机制？ 2.通道注意力机制——SE （1）Squeeze （2）Excitation （3）SE Block 3.CAM 4.SAM 5.CBAM 6.代码 参考 1.什么是注意力机制？ 从数学角度看，注意力机制即提供一种权重模式进行运算。 神经网络中，注意力机制即利用一些网络层计算得到特征图对应的权重值，对特征图进行”注意力机制“。 2.通道注意力机制——SE 论文地...
（一）SA,MHA,CA注意力机制的理解
最新发布
Annnclaire的博客
04-01 1215
​最近在学功能脑网络，看到结合注意力机制的问题，正好整理一下。三个板块吧，自注意力机制SA，多头注意力机制MHA，交叉注意力机制CA。后续遇到其他注意力机制再添加补充。
【CV中的Attention机制】ShuffleAttention
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02-16 4593
【GiantPandaCV导语】这个系列已经好几个月没有更新了，开始继续更这个方向论文，19年、20年又出现了很多关于Attention的研究，本文SA-Net:shuffle attention for deep convolutional neural networks 发表在ICASSP 21，传承了SGE的设计理念的同时，引入Channel Shuffle，达到了比较好的效果，有理有据。文章首发于GiantPandaCV，请勿二次转载。 1. 摘要 目前注意力机制主要可以分为两类，空间注意力机制和通
yolov11有用注意力机制吗
01-14
- 对于需要更深层次语义信息提取的应用场景，则可以通过采用**深度卷积注意力机制(SA)** 来实现这一目的。这类改进措施使得YOLOv11能够在复杂背景下更加有效地识别目标。 - 此外，还有研究者尝试将**SimAM...
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