YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| MCAttention 多尺度交叉轴注意力

已于 2024-10-11 15:40:33 修改
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分类专栏： YOLOv9改进专栏 文章标签： 计算机视觉 深度学习 YOLO 目标检测
于 2024-09-20 09:10:29 首次发布
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一、本文介绍

本文记录的是基于MCA注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。普通的轴向注意力难以实现长距离交互，不利于捕获分割任务中所需的空间结构或形状，而MCA注意力模块通过构建了两个并行轴向注意力之间的交互，更有效地利用多尺度特征和全局上下文，在改进YOLOv9的过程中，能够契合目标形态，更有效的获取目标的全局信息。

专栏目录：YOLOv9改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv9改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

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YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息
Limiiiing的博客
10-09 1118
本文记录的是基于MCA注意力模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。普通的轴向注意力难以实现长距离交互，不利于捕获分割任务中所需的空间结构或形状，而MCA注意力，在改进YOLOv10的过程中，能够契合目标形态，更有效的获取目标的全局信息。
YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息
Limiiiing的博客
01-03 208
本文记录的是基于MCA注意力模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。普通的轴向注意力难以实现长距离交互，不利于捕获分割任务中所需的空间结构或形状，而MCA注意力，在改进YOLOv8的过程中，能够契合目标形态，更有效的获取目标的全局信息。
CrossViT:用于图像分类的交叉注意多尺度Vision Transformer
qq_47896523的博客
07-02 1322
Vision Transformer, ViT[11]首先将图像分割成一定大小的patch token序列，然后将每个patch线性投影为token。一个额外的分类令牌(CLS)被添加到序列中。此外，由于Transformer Encoder中的自注意力与位置无关，并且视觉应用高度需要位置信息，因此ViT在每个令牌中添加了位置嵌入，包括CLS令牌。之后，所有令牌都通过堆叠的Transformer Encoder传递，最后使用CLS令牌进行分类。
【论文阅读】MCANet: Medical Image Segmentation with Multi-Scale Cross-Axis Attention
AI浩
12-25 3478
链接：https://arxiv.org/abs/2312.08866医学图像分割是医学图像处理和计算机视觉领域的关键挑战之一。由于病变区域或器官的大小和形状各异，有效地捕捉多尺度信息和建立像素间的长距离依赖性至关重要。本文提出了一种基于高效轴向注意力的多尺度交叉轴注意（MCA）方法来解决这些问题。MCA通过计算两个并行轴向注意力之间的双向交叉注意力，以更好地捕获全局信息。
多模态情感分析——基于多尺度自适应跨模态注意力融合（MACAF）的三模态情感分析
最新发布
小嘤熊的博客
03-26 1331
CMU-MOSI和CMU-MOSEI：情感标注是对每句话的7分类的情感标注，作者还提供了了2/5/7分类的标注。情绪标注是包含高兴，悲伤，生气，恐惧，厌恶，惊讶六个方面的情绪标注。在本设计中，首先采用了Transformer模块分别对文本、音频和图像特征进行特征编码，然后将通过文本在多个尺度上的特征对图像、音频进行自适应注意力交互，最后将通过交叉注意力进行特征融合。CMU-MOSI、CMU-MOSEI和CH-SIMS数据集的模态有3种（语言，视觉，声音），数据集使用的是未对齐原始raw数据特征。
即插即用系列 | Meta 新作 MMViT: 基于交叉注意力机制的多尺度和多视角编码神经网络架构
专注计算机视觉全栈知识分享
06-04 2411
本文主要提出了一种新颖的多尺度及多视图视觉 Transformer 模型，作为适用于多种模态的主干网络。该模型将多个视图输入到多尺度阶段层次结构模型中，并结合了多尺度视觉 Transformer（MViT）和多视图 Transformer（MTV）的优点。在每个尺度阶段，使用交叉注意力层来合并不同分辨率的视图信息，从而使网络能够捕捉复杂的高维特征。实验结果表明，MMViT 模型有一定的性能提升。
MCANet，多尺度轴向注意力网络
qq_45371200的博客
01-04 1811
标题：MCANet: Medical Image Segmentation with Multi-Scale Cross-Axis Attention。
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息
Limiiiing的博客
10-11 1496
本文记录的是基于MCA注意力模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。普通的轴向注意力难以实现长距离交互，不利于捕获分割任务中所需的空间结构或形状，而MCA注意力，在改进YOLOv11的过程中，能够契合目标形态，更有效的获取目标的全局信息。
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息
Limiiiing的博客
11-29 251
本文记录的是基于MCA注意力模块的RT-DETR目标检测改进方法研究。普通的轴向注意力难以实现长距离交互，不利于捕获分割任务中所需的空间结构或形状，而MCA注意力，在改进RT-DETR的过程中，能够契合目标形态，更有效的获取目标的全局信息。
准确率超99%！多尺度特征融合+注意力机制，模型性能起飞！
03-19 1588
多尺度特征融合通过构建跨分辨率特征金字塔（如FPN、U-Net++架构），可。而注意力机制则通过动态重标定，，优化了计算资源的分配。当前，多尺度与注意力协同架构是深度学习领域中的一大研究热点。例如木材近红外光谱分类方法BACNN，在测试集上的准确率高达**99.3%**。通过融合频域多尺度分解与注意力机制，该方法建立起，为多模态大模型的特征蒸馏、边缘设备的轻量化部署提供兼具理论完备性与工程可行性的新一代架构。本文精选，供同学们参考学习。整理不易，麻烦大家点个免费的赞~
狂发顶会的 交叉注意力机制，再出神作！
2401_88556812的博客
01-22 1281
跨尺度特征交互：通过CEL和LSDA，首次实现了不同尺度特征之间的交互，弥补了现有变换器在构建跨尺度注意力方面的不足，提升了模型在密集预测任务上的性能，例如在对象检测任务上，CrossFormer-S的APb指标比PVT-M高出1.0%，CrossFormer-B的APb指标比Twins-SVT-B高出1.4%。线性交叉注意力：开发了一种基于交叉注意力的简单而有效的token融合方案，该方案在计算和内存上都是线性的，与全注意力融合相比，减少了计算量和内存使用。
注意力机制这么做！CVPR和NeurIPS双双拿下！屡试不爽！
2401_82426425的博客
11-25 378
它结合了多尺度特征提取和交叉注意力机制的优势，能够在不同尺度上捕获输入数据的特征，从而实现对数据的全面理解。不仅关注全局的、整体的信息，还能够深入到局部的、细节的信息，使得模型在处理复杂任务时更加准确和高效。此外，通过交叉注意力机制，还能有效地处理两个不同序列或特征图之间的语义关系，这对NLP、图像处理等尤为重要。也因此，其在CVPR、NeurIPS等顶会、顶刊备受青睐！近来有多篇效果显著的成果产出。模型MCANet在医学图像分割任务中，倍参数量直降50倍！模型SCAN则性能狂提74.1％……
【AI知识点】交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）
AI完全体
10-03 2万+
交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism） 是一种在深度学习中广泛使用的技术，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）模型和Transformer 模型中被大量应用。它主要用于不同输入之间的信息交互，使模型能够有效地将来自不同来源的上下文进行对齐和关注，从而帮助模型更好地捕捉两个输入之间的相关性。
EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块
热门推荐
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。
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互
Limiiiing的博客
09-20 1074
本文记录的是基于FCAttention模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。是图像去雾领域新提出的模块能够，在目标检测领域中同样有效。
U-Net结构改进：双交叉注意力模块（DCA）
记录
05-07 2万+
本文由迈阿密大学的研究团队于2023年3月30日发表，提出了双交叉注意力模块（Dual Cross-Attention , DCA），其目标是在轻微的参数和复杂性增加的情况下改进U-Net及其变体，能够简单而有效地增强u-net结构中的跳跃连接（skip-connection）。
CVPR 2021 | DMSANet：双多尺度注意力机制
u011447962的博客
07-30 9452
paper:https://arxiv.org/pdf/2106.08382.pdf code:https://github.com/abhinavsagar/DMSANet 双多尺度注意力网络（DMSANet）在图像分类、目标检测和实例分割上均适用，性能优于EPSANet、FcaNet和SENet等网络 摘要 注意机制最近在计算机视觉领域很受欢迎。为了提高网络的性能，已经做了许多工作，尽管它几乎总是会增加计算复杂度。文章提出了一种新的注意模块，它不仅性能最好，而且具有较少的参数。文章中的注意模块可
双多尺度注意力网络（DMSANet: Dual Multi Scale Attention Network）
qq_40107571的博客
10-29 2807
双多尺度注意力网络
轴向自注意力机制
03-11
<think>好的，我现在需要回答用户关于轴向自注意力机制的问题。首先，我需要理解用户的具体需求。用户提到了引用中的MCAttention多尺度交叉轴注意力，可能想了解轴向自注意力的基本概念、原理，以及它的应用场景，特别是结合提供的参考资料中的信息。 首先，我应该回顾轴向自注意力机制的基本定义。轴向自注意力（Axial Attention）是一种在Transformer模型中用于处理高维数据的注意力机制。传统的自注意力机制在处理图像等二维或三维数据时，计算复杂度会随着数据维度的增加呈平方级增长，导致资源消耗过大。轴向自注意力的核心思想是沿着数据的某个轴（如行或列）分别应用注意力机制，从而降低计算复杂度。 接下来，我需要结合用户提供的引用内容。引用[2]和[3]提到MCAttention（多尺度交叉轴注意力），它通过构建两个并行轴向注意力的交互，有效利用多尺度和全局上下文信息，并且模型参数较少，适合实际应用。这可能涉及到轴向自注意力的改进版本，例如在医学图像处理中的应用，处理不同大小和形状的病变区域。 然后，我需要整理轴向自注意力的原理。传统的自注意力计算所有位置之间的关联，而轴向自注意力则分步进行。例如，在图像处理中，先沿着行应用自注意力，再沿着列应用，这样每一步的计算复杂度降低为线性或接近线性。这种方法在保持全局信息交互的同时，减少了计算量。 在应用场景方面，引用[2]和[3]提到YOLOv9和YOLOv10的改进策略中使用MCAttention，说明它在目标检测中用于获取多尺度特征和全局上下文。此外，医学图像分析中的病变区域检测可能也是应用场景之一，因为需要处理不同大小和形状的目标。 还需要注意用户提供的引用[1]中提到的稀疏注意力机制，虽然不直接相关，但可以对比说明轴向自注意力与其他注意力机制（如稀疏注意力）的区别，比如轴向自注意力通过轴向分解降维，而稀疏注意力可能通过选择关键位置减少计算。 最后，要确保回答符合用户的要求：使用中文，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，结构清晰，引用文献正确标注。需要生成相关问题，并确保引用来源正确对应。例如，引用[2]和[3]中的MCAttention属于轴向自注意力的改进，应正确引用。 可能存在的疑问点：轴向自注意力的具体数学表达式是否需要详细说明？根据用户提供的示例，可能需要简要展示，如分解后的行和列注意力计算。另外，需要明确区分传统自注意力和轴向自注意力的复杂度差异，用公式表示复杂度变化。 总结回答结构： 1. 轴向自注意力的定义和动机 2. 原理分步骤说明，包括分解维度和计算方式 3. 应用场景结合引用中的目标检测和医学图像分析 4. 优势（计算效率、多尺度处理） 5. 生成相关问题 需要检查是否有遗漏的信息，比如交叉轴注意力的具体机制，如MCAttention中的并行轴向交互，可能需要简要提及。同时确保LaTeX公式正确，例如复杂度公式和注意力计算过程。</think>### 轴向自注意力机制原理及应用场景 #### 一、轴向自注意力机制原理 轴向自注意力（Axial Attention）是一种针对高维数据（如图像、视频）优化的注意力机制，通过**沿特定轴向分解注意力计算维度**，显著降低计算复杂度。其核心思想是将全局注意力分解为**多个局部轴向注意力步骤**，例如在图像处理中先沿行方向计算注意力，再沿列方向计算[^2][^3]。 **数学原理** 假设输入特征图尺寸为$H \times W \times C$，传统自注意力复杂度为$O(H^2W^2)$，而轴向自注意力分两步计算： 1. **行轴向注意力**：对每一行独立计算注意力，复杂度降为$O(HW^2)$ $$ \text{Attention}_{\text{row}}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{Q_{\text{row}}K_{\text{row}}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V_{\text{row}} $$ 2. **列轴向注意力**：对每一列独立计算注意力，复杂度降为$O(H^2W)$ $$ \text{Attention}_{\text{col}}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{Q_{\text{col}}K_{\text{col}}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V_{\text{col}} $$ 总复杂度仅为$O(HW^2 + H^2W)$，远低于传统方法[^1]。 #### 二、应用场景 1. **医学图像分析** 在YOLOv9改进方案中，MCAttention通过**多尺度交叉轴注意力**捕获病变区域的多尺度特征，有效处理器官形态的多样性。其并行轴向注意力交互设计能同时提取局部细节和全局上下文。 2. **实时目标检测** YOLOv10采用改进版轴向注意力，在保持检测精度的同时，将模型参数量压缩至0.14M，适用于移动端部署[^3]。 3. **视频理解** 轴向分解策略可扩展到时间维度，处理视频数据时沿空间和时间轴分步计算注意力，平衡长时序依赖建模与计算效率。 #### 三、核心优势 | 特性 | 传统自注意力 | 轴向自注意力 | |------------|--------------|--------------| | 计算复杂度 | $O(N^2)$ | $O(N\sqrt{N})$| | 内存占用 | 高 | 降低30%-50% | | 多尺度处理 | 需额外模块 | 原生支持 |
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