改进YOLOv8系列-模块分享：自适应混合特征模块CAFM和多尺度特征提取模块MSFN -（HCANet）IEEE GRSL 2024

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分类专栏： YOLOv8改进宝典 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能
于 2024-09-07 10:23:43 首次发布
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改进YOLOv8系列-模块分享：自适应混合特征模块CAFM和多尺度特征提取模块MSFN -（HCANet）IEEE GRSL 2024 包含模块代码


  本文提供了改进 YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入YOLOv8中的yaml结构，读者可以获取到注意力加入的代码和使用经验，总有一种适合你和你的数据集。

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【YOLOv8改进 - 注意力机制】LS-YOLO MSFE：新颖的多尺度特征提取模块 | 小目标/遥感
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。
07-01 1014
摘要——滑坡是一种广泛且具有毁灭性的自然灾害，对人类生命、安全和自然资产构成严重威胁。研究利用遥感影像进行滑坡精准检测的高效方法具有重要的学术和实际意义。本文提出了一种新颖且有效的滑坡检测模型LS-YOLO，利用遥感影像进行滑坡检测。我们首先构建了一个多尺度滑坡数据集（MSLD），并在数据增强中引入随机种子以增加数据的鲁棒性。考虑到遥感影像中滑坡的多尺度特性，设计了基于高效通道注意力、平均池化和空间可分离卷积的多尺度特征提取模块。为了增加模型的感受野，在解耦头中采用了膨胀卷积。
【YOLOv8改进】CAFM(Convolution and Attention Fusion Module):卷积和注意力融合模块
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。
05-29 3780
摘要——高光谱图像（HSI）去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而，同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中，我们提出了一种混合卷积和注意力网络（HCANet），该网络结合了卷积神经网络（CNN）和Transformers的优势。为了增强全局和局部特征的建模，我们设计了一个卷积和注意力融合模块，旨在捕捉长距离依赖关系和邻域光谱相关性。此外，为了改进多尺度信息聚合，我们设计了一个多尺度前馈网络，通过在不同尺度上提取特征来增强去噪性能。
YOLOv8改进:CAFM(卷积和注意力融合模块)的引入和理解
最新发布
cumzxcv的博客
03-19 1448
将 CAFM 模块与 YOLOv8 完美结合，进而显著提升YOLOv8算法的性能。
YOLOv8最新改进系列:融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM)，有效提升小目标检测性能，大幅度拉升目标检测效果！遥遥领先！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-12 4687
YOLOv8最新改进系列:融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM)，有效提升小目标检测性能，大幅度拉升目标检测效果！遥遥领先！
YOLOv8模型改进 第十三讲 添加卷积和注意力融合模块（CAFM） 提升小目标和遮挡检测
qq_64693987的博客
10-22 5544
CAFM 旨在融合卷积神经网络（CNNs）和 Transformer 的优势，通过结合局部特征捕捉能力（卷积操作）和全局特征提取能力（注意力机制），对图像的全局和局部特征进行有效建模，以提升检测效果。1.1 局部分支1. 通道调整：首先使用卷积调整通道维度。卷积可以在不改变特征图的宽和高的情况下，对通道数进行灵活调整，这有助于后续操作更好地处理特征信息。2.通道混洗操作：接着进行通道混洗操作。
YOLOv8全网独家改进: 小目标 | CAMixing:卷积-注意融合模块和多尺度提取能力 | 2024年4月最新成果
04-02 2750
红外小目标实现涨点，只有几个像素的小目标识别率提升明显
YOLO系列自研改进：基于注意力机制的多尺度特征提取模块
weixin_47060902的博客
05-04 647
YOLO系列自研改进：基于注意力机制的多尺度特征提取模块
YoloV8改进策略：注意力改进|HCANet全局与局部的注意力模块CAFM|二次创新|即插即用
m0_47867638的博客
05-24 1415
本文是在CAFM的基础上做了一些修改，算是二次创新吧！修改后的模块对比原来的模型有了很大的提升。我用改进后的模型来改进YoloV8，精度得到了大幅度的提升，即插即用，简单易懂。为了方便大家写论文，我现在增加了论文写作的模块，告诉大家如何在自己的论文中描述本次改进。对CAFM模块做了适当的修改，加入了DropPath和激活函数，又加入了残差链接，方便其集成到YoloV8中。
YOLOv8目标检测模型介绍
huanghm88的专栏
11-06 1429
YOLOv8 是 Ultralytics 公司在 2023 年推出的目标检测模型。以下是关于它的一些主要信息：总之，YOLOv8 是一款性能优异、功能强大的目标检测模型，在计算机视觉领域有着广泛的应用前景。以下是一个使用 YOLOv8 进行目标检测的简单项目示例，这里以检测图像中的常见物体为例。 下载预训练模型权重 YOLOv8 有不同尺寸的预训练模型（如 、 等），这里假设使用最小的 。可以从 Ultralytics 的官方网站或者使用代码自动下载。 代码示例 以下是一个简单的 Python 代码，用
注意力机制篇 | MSFE：即插即用的多尺度滑窗注意力（附源码实现）
突然好想你
05-23 1192
多尺度滑窗注意力（Multi-Scale Sliding Window Attention，MSFE）是一种用于处理图像的深度学习模型。它通过引入多尺度特征提取和滑窗注意力机制来提高图像识别的准确性。🌈
# YOLOv9全网最新改进系列：融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM)，有效提升小目标检测性能，大幅度拉升目标检测效果！遥遥领先！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-22 1872
YOLOv9全网最新改进系列：融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM)，有效提升小目标检测性能，大幅度拉升目标检测效果！遥遥领先！
YOLOv11模型改进-注意力-引入卷积和注意力融合模块（CAFM） 提升小目标和遮挡检测
qq_64693987的博客
12-06 3252
CAFM 旨在融合卷积神经网络（CNNs）和 Transformer 的优势，通过结合局部特征捕捉能力（卷积操作）和全局特征提取能力（注意力机制），对图像的全局和局部特征进行有效建模，以提升检测效果。1.1 局部分支1. 通道调整：首先使用卷积调整通道维度。卷积可以在不改变特征图的宽和高的情况下，对通道数进行灵活调整，这有助于后续操作更好地处理特征信息。2.通道混洗操作：接着进行通道混洗操作。
【基于交叉注意力的泛锐化深度展开迭代网络】
weixin_43690932的博客
09-02 1090
仅供自己参考
YoloV9改进策略：Neck层改进、注意力改进|HCANet全局与局部的注意力模块CAFM|二次创新|即插即用
m0_47867638的博客
05-26 466
【代码】YoloV8改进策略：Neck层改进、注意力改进|HCANet全局与局部的注意力模块CAFM|二次创新|即插即用。
YOLOv8改进策略【Conv和Transformer】| GRSL-2024最新模块 卷积和自注意力融合模块 CAFM 减少图像中的噪声干扰
Limiiiing的博客
12-23 340
本文记录的是利用模型中提出的模块优化的目标检测网络模型。利用卷积操作的局部特征提取能力，并通过自注意力机制补充全局信息，优化了特征提取能力。本文将其加入到中，使模型能够增强复杂图像的适应能力，并在不增加过多计算负担的情况下提高特征提取能力。Hybrid Convolutional and Attention Network for Hyperspectral Image Denoising卷积操作受限于局部性和有限的感受野，在对全局特征建模时存在不足。而借助注意力机制在提取全局特征和捕捉长程依赖方面表现出色
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加MSDA多尺度空洞注意力（全新的YOLOv8改进策略）
Snu77的博客
12-25 9044
本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特征图X的相应查询、键和值。然后，将特征图的通道分成n个不同的头部，并在不同的头部中以不同的扩张率执行多尺度SWDA来提高模型的处理效率和检测精度。
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 1264
引入YOLOv9提出模块RepNCSPELAN模块，亲测有效
混合注意力机制全新工作！性能表现SOTA！准确率达98.53%
学姐带你玩AI的博客
03-04 3589
在神经网络中，为增强模型对数据中重要特征的识别和处理能力，研究者们通常会同时使用不同类型的注意力机制，包括空间注意力、通道注意力、自注意力等。这种结合了多种不同类型注意力机制的技术就是混合注意力机制。混合注意力机制的研究和应用是深度学习领域的一个热点，它可以帮助模型聚焦于输入数据中的关键部分，从而有效地提升模型的性能，特别是在处理需要同时考虑多个因素的复杂任务时。这种机制在计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛的应用，并且随着研究的深入，研究者们提出了更多创新性的混合注意力模型。
yolov4怎么进行多尺度特征提取的？ASPP是怎么进行多尺度特征提取和特征融合？
04-30
Yolov4使用了一种名为"Path Aggregation Network (PANet)"的多尺度特征提取方法。PANet将不同分辨率特征图进行特征融合，以便更好地检测不同大小的目标。具体而言，PANet在不同层级中增加了横向连接(残差连接)，将高分辨率的特征图与低分辨率的特征图融合在一起，以便更好地检测小目标。同时，PANet还在网络顶部增加了一个额外的卷积层，以进一步整合来自不同层级的特征。 ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）是一种多尺度特征提取和特征融合的方法。ASPP使用不同的空洞率（dilation rate）对输入特征图进行卷积操作，以便在不同尺度下提取特征。然后，ASPP将不同尺度的特征图进行池化（pooling）操作，以进一步提高特征的感受野大小。最后，ASPP将不同尺度的特征图进行级联（concatenate）操作，形成一个多尺度的特征表示，以便更好地处理不同大小和不同形状的目标。
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