【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；

已于 2024-11-02 17:36:11 修改
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分类专栏： YOLOv11目标检测改进 文章标签： YOLO 深度学习 机器学习 人工智能 目标检测
于 2024-11-02 16:55:56 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

YOLOV11目标检测注意力机制改进实例与创新改进专栏

1.完整代码获取

2.simAM注意力机制介绍

3. simAM具有优势

4. simAM网络结构图

5. yolov11-simAM yaml文件

6. simAM注意力机制代码实现

7. simAM注意力机制添加方式

8.训练成功展示

 论文地址：SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks

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.simAM注意力机制介绍

SimAM:ASimple,Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Netw

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YOLO5全网首发：注意力独家魔改 | 具有切片操作的SimAM注意力，魔改SimAM助力小目标检测
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
08-14 550
魔改SimAM注意力，引入切片操作，增强小目标特征提取能力
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
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。
06-30 1637
在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道注意力和空间注意力模块不同，我们的模块为特征图推断3D注意力权重，而无需向原始网络添加参数。具体来说，我们基于一些知名的神经科学理论，提出通过优化能量函数来找出每个神经元的重要性。我们进一步推导出一个快速的闭式解，并展示该解可以在不到十行代码中实现。该模块的另一个优点是大多数操作符是基于能量函数的解选择的，避免了大量结构调整的工作。
【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。
YOLOv9最新改进系列：融合空间信息关注机制（SimAM）于YOLOv9网络，在通道之间和空间位置之间建立更加准确的关联,助力YOLOv9有效涨点！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
05-11 1272
YOLOv9最新改进系列：融合空间信息关注机制（SimAM）于YOLOv9网络，在通道之间和空间位置之间建立更加准确的关联,助力YOLOv9有效涨点！！！
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
浪子L的博客
10-08 4273
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
YOLOv11-分割-全网最新创新点改进系列：融合空间信息关注机制（SimAM）于YOLOv11网络，在通道之间和空间位置之间建立更加准确的关联,助力YOLOv11有效涨点！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
10-19 1473
YOLOv11-分割-全网最新创新点改进系列：融合空间信息关注机制（SimAM）于YOLOv11网络，在通道之间和空间位置之间建立更加准确的关联,助力YOLOv11有效涨点！！！
YOLOv11模型改进-注意力-引入简单无参数注意力模块SimAM 提升小目标和遮挡检测
qq_64693987的博客
10-21 3895
基于视觉神经科学理论，为每个神经元定义能量函数通过最小化这个能量函数，找到目标神经元与其他神经元的线性可分性，从而确定神经元在视觉处理中的重要程度。2. 特征精炼部分：缩放算子应用：根据哺乳动物大脑中注意力调制表现为对神经元反应的增益效应，使用缩放算子进行特征精炼。具体来说，通过来实现，其中包含所有通道和空间维度的（即每个神经元的最小能量），函数用于限制中的过大值，以确保特征精炼的合理性。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】Sea_Attention: Squeeze-enhanced Axial Attention,结合全局语义提取和局部细节增强
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。
10-26 1331
【YOLOv11改进 - 注意力机制】Sea_Attention: Squeeze-enhanced Axial Attention,结合全局语义提取和局部细节增强
【YOLOv10改进-注意力机制 】ACmix(Mixed Self-Attention and Convolution) ：自注意力与卷积混合模型
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。
07-03 965
卷积和自注意力是两个强大的表示学习技术，通常被认为是彼此独立的两种同级方法。在本文中，我们展示了它们之间存在一种强有力的内在联系，从计算的角度来看，这两种范式的主要计算实际上是通过相同的操作完成的。具体来说，我们首先展示了传统的k×k卷积可以分解为k^2个1×1卷积，再加上位移和求和操作。然后，我们将自注意力模块中查询、键和值的投影解释为多个1×1卷积，再计算注意力权重并聚合值。因此，这两个模块的第一阶段包含了相似的操作。更重要的是，与第二阶段相比，第一阶段在计算复杂度上占据主导地位（通道数的平方）。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】Sea_Attention: Squeeze-enhanced Axial Attention,结合全局语义提取和局部细节增强
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。
06-13 808
【YOLOv8改进 - 注意力机制】Sea_Attention: Squeeze-enhanced Axial Attention,结合全局语义提取和局部细节增自从引入视觉变换器（Vision Transformers）以来，许多计算机视觉任务（如语义分割）的格局发生了显著的变革，这些任务曾经被CNN压倒性地主导。然而，计算成本和内存需求使得这些方法在移动设备上，尤其是在高分辨率逐像素语义分割任务中显得不适用。在本文中，我们介绍了一种新的方法——压缩增强轴向变换器（SeaFormer）用于移动端语义分割。
【YOLOv8改进-注意力机制】DAT（Deformable Attention）：可变性注意力
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。
05-25 1836
【YOLOv8改进-注意力机制】DAT（Deformable Attention）：可变性注意力一方面，使用密集注意力（例如在ViT中）会导致过高的内存和计算成本，并且特征可能会受到兴趣区域之外的无关部分的影响。另一方面，PVT或Swin Transformer采用的稀疏注意力对数据不敏感，可能限制了建模长距离关系的能力。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
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。
10-21 1967
【YOLOv11改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
YOLO11-SAM模型训练
最新发布
m0_59320521的博客
02-17 374
测试完成后对YOLOv11模型进行改进，分为两部分：1.做轻量化改进，提高速度；2.做精度提升，提高效率。改进后重新对模型进行训练，对比改进前后效率的不同。采用YOLOv11模型对农作物害虫数据集进行训练，先使用YOLO11对数据集进行检测，得到检测框坐标，输入给SAM模型提示模块，增强SAM模型分割能力；对比YOLO检测框坐标输入前后的分割效率不同，证明有效。若对SAM模型做出了改进，对比改进前后的分割效果。针对SAM模型部分，1.对害虫数据集做训练；2.对SAM模型做改进（？
YOLOv8系列：引入SimAM注意力机制提升计算机视觉
JjtlReact的博客
09-22 400
在目标检测任务中，特征图中的每个位置对应着不同的目标区域。传统的注意力机制会根据位置信息分配不同的权重，但这种方式无法充分利用目标之间的相似性。SimAM通过计算特征图中不同位置之间的相似性，将相似的目标区域聚焦在一起，从而提升目标的表示和检测效果。通过计算特征图中不同位置之间的相似性，SimAM模块引入了注意力权重，将相似的目标区域聚焦在一起。这种注意力机制的引入为计算机视觉领域的目标检测任务带来了新的思路和方法，有望进一步推动目标检测技术的发展。
即插即用篇 | YOLOv8 引入 SimAM 注意力机制 | 《SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional》
weixin_39818775的博客
05-21 2709
SimAM（Simple Attention Module）是一种简单、无参数的注意力机制，可用于卷积神经网络（CNN）。与其他注意力机制不同，SimAM 不需要引入额外的参数，因此计算成本更低、部署更方便。SimAM 已被证明可以有效提高 CNN 的性能，特别是在目标检测任务中。YOLOv8 是 Ultralytics 公司于 2022 年 8 月推出的最新一代目标检测算法。YOLOv8 在 YOLOv5 的基础上进行了大量改进，包括引入了 SimAM 注意力机制。
Yolov8改进---注意力机制： SimAM（无参Attention）和NAM（基于标准化的注意力模块），效果秒杀CBAM、SE
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
05-09 3426
本文介绍了两种新颖的注意力机制：SimAM（无参Attention）和NAM（基于标准化的注意力模块），效果优于CBAM和SE。，最终引入到yolov8优化。
note3：YOLOV8添加SimAM注意力机制
weixin_71784117的博客
06-26 1093
YOLOV8添加SimAM注意力机制
YOLOv8优化：注意力系列篇 |SimAM无参Attention，效果秒杀CBAM、SE
会AI的学姐
10-27 8515
SimAM注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式
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