YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息

最新推荐文章于 2025-03-08 08:42:26 发布
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分类专栏： YOLOv10改进专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测
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一、本文介绍

本文记录的是利用SENet V2 模块模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。SENet V2在V1的基础上引入多分支密集层，同时包含了通道信息和全局信息，克服了传统卷积神经网络在全局表示学习不足以及V1本身可优化空间的问题。本文将其加入到YOLOv10的不同位置中，并进行二次创新，充分发挥SE V2模块的性能。

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！

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YOLOv8改进专栏|注意力机制|SENet手把手添加教程
mywhyyds的博客
11-18 1970
我是 SENet注意力机制，一个帮助计算机更聪明地看图的工具。有点像是给计算机配了一副“透视眼镜”。在一张图片里，有很多很多的细节，而计算机并不总是知道该关注什么。我就像一个厉害的助手，能帮它找到哪些部分是重点，哪些可以略过。比如在一张有人、山、天空的照片中，我会告诉计算机：“嘿，关注那个站在山顶的人！” 具体来说，我的大招是“权重调整”：当我分析图像时，我会给图片里的各部分打分，更重要的部分得高分，这些部分的细节会被放大和强调。不那么重要的，就让它们安静地待在背景。
YOLOv10改进，YOLOv10添加SE注意力机制，二次C2f结构
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
11-25 383
SE 注意力机制是一种提升卷积神经网络（CNN）性能的模块，SE更关注重要的特征图，增强了网络的表现，同时仅增加了较少的参数。
YOLOv10改进-----配置SE注意力机制
gjp_ycwjk123的博客
09-29 1853
在深度学习领域，SE（Squeeze-and-Excitation）模块是一种引人注目的注意力机制，它以其在自适应特征提取中的出色表现而备受关注。SE模块最初在2017年由提出，引用量高达2万，旨在改善卷积神经网络（CNN）中通道间信息的传递效率。在传统的CNN架构中，通常采用卷积层和池化层来提取图像特征。然而，这种方法并没有明确地对特征通道之间的关系进行建模，导致一些通道对于特定任务的贡献相对较小，而其他通道则更重要。SE模块旨在解决这个问题。
YOLOv10改进，YOLOv10添加Triplet注意力机制(三重注意力)与C2f结构融合
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08-29 429
Triplet注意力机制(三重注意力)的抽象表示通过三条分支捕捉跨维度交互。对于给定的输入张量，三重注意力通过旋转输入张量并结合残差变换来捕捉维度间的依赖性。如图所示：如下图所示，不同注意力模块的对比: (a) 压缩激励 (SE) 模块;(b) 卷积块注意力模块 (CBAM);© 全局上下文 (GC) 模块;(d) 三重注意力模块 (我们的). 特征图表示为特征维度，例如，C × H × W 表示具有通道数 C、高度 H 和宽度 W 的特征图。
2021-3-13论文学习——SENet，StairNet，Generalized Focal Loss，R3Det，CARAFE
practical_sharp的博客
03-13 1672
[1]Squeeze-and-Excitation Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址：https://github.com/moskomule/senet.pytorch/blob/master/senet 论文发表于CVPR 2018，同时提交于IEEE TPAMI 2019 结构图 一个全局avg pooling得到11C的向量，然后通过一个MLP感知机得到进行线性变换的11C 向量。 再通过一个Sigmod函数进行激活。 各
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
Limiiiing的博客
10-31 853
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。在的基础上引入，同时包含了通道信息和全局信息，克服了传统卷积神经网络在全局表示学习不足以及本身可优化空间的问题。本文将其加入到的不同位置中，并进行二次创新，充分发挥模块的性能。SENetV2: Aggregated dense layer for channelwise and global representations及其改进的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：基于的（第五节讲解添加步骤）。添加到后如下： 模块改进方法：基于的（
YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
Limiiiing的博客
03-08 170
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。在的基础上引入，同时包含了通道信息和全局信息，克服了传统卷积神经网络在全局表示学习不足以及本身可优化空间的问题。本文将其加入到的不同位置中，并进行二次创新，充分发挥模块的性能。SENetV2: Aggregated dense layer for channelwise and global representations及其改进的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：直接加入（第五节讲解添加步骤）。模块改进方法：基于的（第五节讲解添加
YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
Limiiiing的博客
01-02 183
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。在的基础上引入，同时包含了通道信息和全局信息，克服了传统卷积神经网络在全局表示学习不足以及本身可优化空间的问题。本文将其加入到的不同位置中，并进行二次创新，充分发挥模块的性能。SENetV2: Aggregated dense layer for channelwise and global representations及其改进的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：直接加入（第五节讲解添加步骤）。模块改进方法：基于的（第五节讲解添加
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SENetV2: 用于通道和全局表示的聚合稠密层，结合SE模块和密集层来增强特征表示
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。
06-11 1028
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SENetV2: 用于通道和全局表示的聚合稠密层。改卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征彻底改变了图像分类，并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性。提出的Squeeze-and-Excitation网络模块收集输入的通道表示。多层感知器（MLP）从数据中学习全局表示，并在大多数图像分类模型中用于学习图像的提取特征。本文中，我们引入了一种新型的聚合多层感知器，一个多分支密集层，嵌入到Squeeze-and-Excitation残差模块中，旨在超越现有架构的性能。
YOLO算法改进5【中阶改进篇】：添加SENet注意力机制
梦在黎明破晓时的博客
11-03 1324
SE-Net 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。且SENet 思路很简单，很容易扩展到已有网络结构如 Inception 和 ResNet 中。我们可以看到，已经有很多工作在空间维度上来提升网络的性能。那么很自然想到，网络是否可以从其他层面来考虑去提升性能，比如考虑特征通道之间的关系？作者基于这一点并提出了（简称SE-Net）。
YOLOv8改进 | 添加注意力篇 | 2024最新的空间和通道协同注意力模块SCSA改进yolov8有校涨点（含二次创新C2f）
Snu77的博客
11-03 6940
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YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，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~YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制。
SENet
qq_38701321的博客
10-17 247
SENet的提出动机非常简单，传统的方法是将网络的Feature Map等权重的传到下一层，SENet的核心思想在于建模通道之间的相互依赖关系，通过网络的全局损失函数自适应的重新矫正通道之间的特征相应强度。 SENet由一些列SE block组成，一个SE block的过程分为Squeeze（压缩）和Excitation（激发）两个步骤。其中Squeeze通过在Feature Map层上执行Global Average Pooling得到当前Feature Map的全局压缩特征向量，Excitation通
YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
热门推荐
路人贾的博客
05-08 1万+
手把手带你添加SE注意力机制
SENet双塔模型：在推荐领域召回粗排的应用及其它
wenyusuran的专栏
06-08 1822
前言 目前，双塔结构在推荐领域里已经是个常规方法了，在召回和粗排环节的模型选型中，被广泛采用。其实，不仅仅是在推荐领域，在其它领域，双塔结构也已经被越来越多得用起来了。比如，在当代搜索引擎的召回环节，除了常见的经典倒排索引来对Query和Document进行文本字面匹配外，经常也会增加一路基于Bert模型的双塔结构，将用户查询Query和搜索文档，各自通过一个塔形结构来打Embedding，以此增加Query和Document的深层语义匹配能力；再比如，在自然语言处理的QA领域，一般也会在第一步召回环节，
深度学习笔记---SeNet
haojiefenglang的博客
04-17 1万+
SENet学习笔记（一）根据近期的学习情况，将Tensorflow深度学习框架下的Senet实现过程做一个简单的整理，初次学习，还有很多地方理解的不太清楚，欢迎大家一起交流、学习。Senet程序参数说明 （1） 权重衰减：weight_decay=0.0005 （2） 动量：momentum = 0.9 （3） 初始学习速率：init_learning_rate = 0.1
SEnet
weixin_43698821的博客
03-04 573
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29367273
再看SENet
Cutepingping的博客
06-20 776
SENet(Squeeze-and-Excitation Networks) 先做一个全局平均池化Global Average Pooling，输出的1x1xC的数据经过两级全连接限制到[0,1]范围内，再把这个值作为scale乘到U的C个通道上，作为下一级的输入数据。 第一个全连接把C个通道压缩成C/r个通道来降低计算量后面带Relu，第二个全连接再回复为C个通道后面跟了sigmoid，...
SE注意力机制的全称
最新发布
03-20
### SE注意力机制全称与定义 SE注意力机制的完整名称为 **Squeeze-and-Excitation (SE)** 注意力机制。这是一种用于增强卷积神经网络性能的技术，其核心思想在于建模通道之间的依赖关系并自适应地调整特征的重要性[^1]。 具体而言，SE模块通过两个主要操作实现这一目标： 1. **Squeeze（挤压）**：通过对全局空间信息进行聚合，生成描述各个通道重要性的统计量。这一步通常利用全局平均池化完成。 2. **Excitation（激励）**：基于挤压得到的信息，学习到各通道的重要程度权重，并将其作用于输入特征图上以突出重要的特征[^2]。 #### SENet 的定义 SENet 是指 **Squeeze-and-Excitation Network**，即应用了 SE 注意力机制的一类神经网络模型。它可以通过将 SE 模块嵌入现有的基础架构（如 ResNet 或 Inception），形成新的变体网络，例如 SE-ResNet 和 SE-Inception-ResNet-v2 等。 以下是 SE 模块的一个典型实现代码示例： ```python import torch.nn as nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), 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) ``` 此代码展示了如何构建一个简单的 SE 层，其中 `reduction` 参数控制压缩比例，从而减少计算开销。 --- ###
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