YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

已于 2024-10-11 15:31:51 修改
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分类专栏： YOLOv10改进专栏 文章标签： YOLO 计算机视觉 深度学习 目标检测
于 2024-10-08 14:33:23 首次发布
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一、本文介绍

本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中，为准确提取其长距离上下文信息，需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题。CAA能够有效捕捉长距离依赖，并且参数量和计算量更少。

专栏目录：YOLOv10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：YOLOv10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！

文章目录

二、CAA原理

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【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CAA： 上下文锚点注意力模块，处理尺度变化大或长形目标
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。
08-12 3014
【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CAA： 上下文锚点注意力模块，处理尺度变化大或长形目标
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10改进CBAM注意力机制
tsg6698的博客
06-11 8827
模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。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~新建一个yolov10nCBAM.yaml文件后，在Backbone部分添加了CBAM注意力机制，大家可以在其他地方多尝试。在CBAM.py文件里添加给出的CBAM代码。模型结构打印，成功运行。
YOLOv11 改进策略 | CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制
最新发布
走向CTO的路上...
06-07 875
在目标检测领域，有效地利用图像的上下文信息对于提高检测精度至关重要。上下文信息可以帮助模型理解场景，消除歧义，并提高对复杂情况的鲁棒性。是一种假设的、在 CVPR 2024 上提出的先进注意力机制。它通过引入“上下文锚点”的概念，旨在更有效地捕捉和利用图像的全局上下文信息，并将其与局部特征相结合，从而增强 YOLOv11 (假设的未来版本) 的目标检测性能。CAA 上下文锚点注意力机制作为一种假设的创新方法，旨在通过引入上下文锚点的概念来增强 YOLOv11 对全局上下文信息的利用，从而提升其目标检测性能。
CVPR2024：PKINet(上下文锚点注意力机制)
kuailezzf的博客
11-06 5723
PKINet采用无扩展的多尺度卷积核来提取不同尺度的目标特征并捕获局部上下文。具体来说，首先，PKINet不依赖于大核卷积或膨胀卷积来扩展感受野，而是利用无扩展的深度卷积（inception-style）来提取不同感受野之间的多尺度纹理特征。最后，这两个模块协同工作，促进了局部和全局上下文信息的自适应特征提取，从而提高了遥感目标检测的性能。为了解决上述问题，以前的方法是通过大核卷积或膨胀卷积来扩展主干网络的空间感受野。但是，前者通常会引入相当大的背景噪声，而后者可能会产生过于稀疏的特征表示。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10改进CA注意力机制
tsg6698的博客
06-12 3724
摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中，提出了一种新颖的移动网络注意力机制，我们称之为“协调注意力”。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~
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制
Limiiiing的博客
09-20 1343
本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。。CAA能够有效捕捉长距离依赖，并且参数量和计算量更少。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入Polarized Self-Attention注意力机制
tsg6698的博客
06-17 664
在本文中，我们提出了偏振自注意力（PSA）模块，它结合了高质量像素级回归的两个关键设计：（1）偏振过滤：在通道和空间注意力计算中保持高内部分辨率，同时完全折叠输入张量 它们的对应尺寸。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~：PSA在通道和空间注意力计算中保持高内部分辨率，同时沿着其对应的维度完全折叠输入张量。
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
Limiiiing的博客
08-22 2398
这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。
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 1145
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。
YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块（含二次创新）
Limiiiing的博客
10-09 1054
本文记录的是基于SCSA-CBAM注意力模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。现有注意力方法在空间-通道协同方面未充分挖掘其潜力，缺乏对多语义信息的充分利用来引导特征和缓解语义差异。构建一个空间-通道协同机制，
YOLOv9/YOLOv8算法改进【NO.103】引入YOLOv9提出模块RepNCSPELAN模块，亲测有效
m0_70388905的博客
03-10 1288
引入YOLOv9提出模块RepNCSPELAN模块，亲测有效
YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制
Limiiiing的博客
03-08 241
本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv12目标检测改进方法研究。。CAA能够有效捕捉长距离依赖，并且参数量和计算量更少。
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
YOLO骨灰级玩家，免费为订阅者提供：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；
05-28 6366
在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
YOLOv7全网首发改进: 注意力机制改进 | 上下文锚点注意力（CAA） | CVPR2024 PKINet 遥感图像目标检测
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03-21 738
小目标数据集，涨点近两个点，强烈推荐
【NLP】第五章：注意力机制Attention
因为热爱所以坚持
12-12 1935
五、注意力机制Attention 在讲Transformer之前，我先把注意力机制Attention单独拿出来先讲一下。 一是因为attention是Transformer中非常关键的技术，也是transformer之所以区别其他模型的关键之处。但是transformer本身的架构就非常复杂了，到真正开讲transformer时才讲attention，transformer的篇幅就会又臭又长，所以这里我单独把attention先提出来讲。 二是因为attention从2016年被transformer
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CAA注意力机制
浪子L的博客
10-19 4501
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CAA注意力机制
note2：yolov8添加CAA注意力机制
weixin_71784117的博客
06-20 1918
很多yolo党刚刚入门时要学习的则是学习即插即用的注意力机制，本文章以yolov8添加CAA注意力机制为例。如果出现显示未定义等报错，大家一定要看看自己注册那几个步骤有没有遗漏。祝各位视觉小伙伴们研学之路顺顺利利。
YOLOv8独家改进: 注意力机制改进 | 上下文锚点注意力（CAA） | CVPR2024 PKINet 遥感图像目标检测
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03-21 2805
引入了CAA模块来捕捉长距离的上下文信息，利用全局平均池化和1D条形卷积来增强中心区域的特征
CAA注意力机制
03-11
关于CAA注意力机制，在提及的参考资料中并没有直接涉及该主题的内容[^1]。然而，基于专业知识，可以提供有关于一般意义上的注意力机制以及其变体的信息。 ### CAA 注意力机制概述 在深度学习领域，注意力机制被广泛应用于各种模型之中以提升性能。虽然具体到CAA（Context-Aware Attention）可能指特定研究或应用中的实现方式，通常情况下这类机制旨在通过引入上下文感知能力来增强特征表示的学习效果。这意味着模型不仅能够关注输入数据的关键部分，还能理解这些部分在整个场景下的意义及其相互关系。 对于具体的CAA注意力机制而言，这种设计往往强调对不同区域或者时间步长间依赖性的捕捉，并试图解决传统方法中存在的局限性，比如固定的感受野大小无法适应多尺度变化等问题。为了达到这一目标，可能会采用多层次融合策略或是动态调整权重分配的方法，从而使得网络具备更强的表现能力和泛化特性。 ```python import torch.nn as nn class CAALayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(CAALayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) ``` 上述代码展示了一个简化版的情境自适应注意层的设计思路，它可以根据通道维度上的统计信息来自动生成相应的调节系数，进而影响原始特征图谱。
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