SwinTransformer 改进：SSPCAB模块（2024最新改进方法）

于 2025-04-14 08:45:54 发布
阅读量517 收藏
点赞数 17
分类专栏： AI 改进系列 文章标签： 深度学习 人工智能 python 网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/article/details/147201199
版权

目录

1.概述

2. SwinTransformer + SSPCAB

3. 完整代码

1.概述

SSPCAB(Spatial Pyramid Pooling with Channel Attention Block)是2024年提出的一种新型神经网络架构改进方法，专注于在保持高精度的同时显著降低计算复杂度和参数量。

该方法通过创新的空间金字塔池化与通道注意力机制的结合，实现了网络结构的紧凑化和运算效率的大幅提升。

核心创新点

1. 混合空间金字塔池化(Hybrid Spatial Pyramid Pooling, HSPP)

传统SPP的改进版本：

  • 多尺度动态核池化：根据输入特征图尺寸动态调整池化核大小和步长

  • 交叉级联结构：不同尺度的池化结果不是简单拼接，而是通过交叉连接增强信息流动

  • 轻量化设计：采用1×1卷积代替全连接层进行特征融合

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有110+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进
kay_545
06-17 5943
yolov8改进机制，上百种创新技巧详细介绍
【SwinTransformer】大杀四方的 Swin Transformer 详解及改进
零碎@流年絮语 的博客
07-09 5630
大杀四方的 Swin Transformer 详解及改进
SwinTransformer 改进：添加SimAM轻量级注意力机制
Henry的博客
02-23 576
SimAM（Simple Attention Mechanism）是一种轻量级的注意力机制，旨在通过简单的计算增强神经网络的特征表示能力。它通过自适应地调整特征图中每个位置的重要性，从而提升模型的性能。SimAM 的核心思想是通过计算特征图中每个位置的能量值，来衡量该位置的重要性，并据此进行特征增强。SimAM 的核心是通过计算特征图中每个位置的能量值来衡量其重要性。：SimAM 不引入额外的可学习参数，减少了模型的复杂度。：通过增强重要特征，SimAM 可以显著提升模型的性能。SimAM 的主要特点。
经典文献阅读之--Swin Transformer
热门推荐
lovely_yoshino的博客
12-13 1万+
Transfomer最近几年已经霸榜了各个领域，之前我们在《》这篇博客中对DETR这个系列进行了梳理，但是想着既然写了图像处理领域的方法介绍，正好也按照这个顺序来对另一个非常著名的Swin Transformer框架。框架相较于传统Transformer精度和速度比CNN稍差，Swin Transformer可以说是CNN模型一个非常有力的替代方案。·下面是Swin Transformer在Github上的开源路径：。
SwinTransformer 改进：添加SelfAttention自注意力层
Henry的博客
12-22 400
Self-Attention自注意力层是一种在神经网络中用于处理序列数据的注意力机制。它通过对输入序列中的不同位置进行关注，来计算每个位置与其他位置的关联程度，并根据这些关联程度对输入序列进行加权。自注意力层的优势在于它能够利用序列中的局部和全局信息，从而更好地捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。在自然语言处理领域中，自注意力层被广泛应用于机器翻译、文本分类和阅读理解等任务中。输出size：torch.Size([1, 10])添加如下：其中sa部分就是添加的模块。想要完整的分类代码，请参考。
【论文阅读】【2d目标检测】一些swin transformer的改进方案
hgj1h的博客
05-03 2475
随着swin transformer成为best paper。transformer用于2d图像领域更加引起人们的广泛关注，划分框框的方法确实有些笨拙。我也看了一些相关的文章，不过有些文章没有开源出代码来。 记录一下： Vision Transformer with Deformable Attention 论文连接：https://arxiv.org/abs/2201.00520v1 已开源 放心使用 用deformable conv的方法来做transformer不稀奇，之前过def transfor
Swin Transformer V2 的改进和源码分析
xiaoxu1025的专栏
07-11 3100
Swin Transformer V2 的改进和源码分析
Swintransformer模型的优化
算能开发者社区是一个为开发者提供信息传播、开发交流、技术分享的交流空间。
08-07 1773
自从Transformer在NLP任务上取得突破性的进展之后，业内一直尝试着把Transformer用于CV领域。之前的若干尝试都是将Transformer用在了图像分类领域，但这些方法都面临两个非常严峻的挑战，一是多尺度问题，二是计算复杂度的问题。基于这两个挑战，swint的作者提出了一种层级式提取的Transformer，并通过移动窗口的方式来学习特征。在窗口内计算自注意力可以带来更高的效率；同时通过移动的操作，让相邻的窗口之间有了交互，变相达到了一种全局建模的能力，进而解决了上面两个问题。
Swin-Transformer多分类改造
benben044的专栏
07-10 2493
swin-transformer多分类
深度学习基于CBAM机制的SwinTransformer改进：图像分类模型中注意力机制的应用与实现了文档的主要内容
04-27
③探索预训练模型与自定义模块相结合的方法。 阅读建议：由于本文涉及较多的技术细节和代码实现，建议读者先掌握Swin Transformer和CBAM的基本概念，同时可以尝试运行代码片段，观察模型结构和输出结果的变化，以便...
深度学习基于DCA机制的SwinTransformer改进：图像分类模型中注意力机制的应用与实现了文档的主要内容
最新发布
04-29
深度学习基于DCA机制的SwinTransformer改进：图像分类模型中注意力机制的应用与实现了文档的主要内容
SwinTransformer 改进：添加CPCA通道先验卷积注意力机制
Henry的博客
03-02 326
它通过引入通道先验知识，结合卷积操作和注意力机制，提升模型对重要特征的关注度，从而改善模型的性能。结合通道先验权重，计算注意力权重 A∈R（C×H×W），A=Softmax(P⋅Conv(X))，其中，Conv 是卷积操作，Softmax 用于归一化注意力权重。CPCA 结合通道先验和卷积操作，设计了一种新的注意力机制，能够更好地捕捉通道间的依赖关系。CPCA 通过在注意力机制中引入卷积操作，增强对局部特征的建模能力。通过引入通道先验，CPCA 能够更好地建模通道间的关系，提升模型对重要通道的关注度。
Swin Trasnformer 新型的Transformer架构，专为计算机视觉任务设计 解决了传统Transformer从自然语言处理迁移到计算机视觉任务时面临的两大问题
万有文的博客
05-09 1692
Swin Transformer是由微软亚洲研究院在今年公布的一篇利用transformer架构处理计算机视觉任务的论文。Swin Transformer 在图像分类，图像分割，目标检测等各个领域已经屠榜，在论文中，作者分析表明，Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因：1. 两个领域涉及的scale不同，NLP的token是标准固定的大小，而CV的特征尺度变化范围非常大。
Swin Transformer网络架构、相应改进模块的理解
weixin_45074568的博客
01-06 9722
swin-Transformer Transformer越来越火，个人感觉基于Transformer来做视觉真是把矩阵用得出神入化！！ Swin-Transformer相较于VIT改进的方法： SwinT使用类似CNN中层次化构建方法，这样的backbone有助于在此基础上构建检测和分割任务，而VIT中是直接一次性下采样16倍，后面的特征图都是维持这个下采样率不变。 在SwinT中使用Windows Multi-head Self-Attention（WMSA）的概念，在上图中4倍下采样和8倍下采样中，
YOLOv8改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone（附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍）
Snu77的博客
12-12 9181
本文给大家带来的改进机制是利用Swin Transformer替换YOLOv8中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型，它通过使用位移窗口来构建分层的特征图，有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同，Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内，使得计算复杂度与图像大小成线性关系，而非二次方。这种设计不仅提高了模型的效率，还保持了强大的特征提取能力。Swin Transformer的创新在于其能够在不同层次上捕捉图像的细节和全局信息，使其成为各种视觉任务的强大通用骨干网络。
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
07-22 4451
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！
一点就分享系列（理解篇5）补更必看：SwintransformerV2.0版本的改进以及使用理解(上篇)
啥都会一点的小程的博客
03-28 1万+
一点就分享系列（理解篇4） SwintransformerV2的学习使用理解分享 之前在V5的gi中更新了swintransformerV2的代码，发现训练起来一堆问题（主要还是堆叠起来难以训练），于是今天抽时间再研究一下，顺便补一补博客的更新，所以废话不多说，关于 SwinV1的讲解网上太多了，写的都很好，我就不去解析了。今天的重点是一些思考和记录！ SwintransformerV2的学习理解感悟分享一点就分享系列（理解篇4） SwintransformerV2的学习使用理解分享一、Swin Trans
ASPP 模块
03-12
<think>好的，我现在要仔细分析用户关于ASPP模块的问题。用户想知道ASPP在深度学习中的应用及实现。首先，我需要回忆ASPP的基本概念，可能涉及空洞卷积和多尺度特征融合。 根据提供的引用内容，ASPP是Atrous Spatial Pyramid Pooling的缩写，主要用于捕获多尺度上下文信息，特别是在语义分割任务中。引用[1]提到ASPP结合不同空洞率的卷积和图像级特征，提升CNN性能。引用[3]详细描述了DeepLabv3+中的ASPP结构，包括不同rate的空洞卷积、全局平均池化和特征融合步骤。 接下来，我需要整理ASPP的核心结构。根据引用[3]，ASPP模块包含四个部分：1x1卷积，三个不同rate的3x3空洞卷积，全局平均池化后的1x1卷积，然后将这些特征拼接并通过1x1卷积融合。还要注意空洞率与output_stride的关系，比如当output_stride为16时，rate是6、12、18，若为8则翻倍。 然后考虑ASPP的应用场景。引用[1]和[2]指出ASPP在语义分割中有效，因为它能同时捕捉细节和上下文。深层使用的原因可能是因为深层特征图具有更丰富的语义信息，适合多尺度处理。此外，引用[3]中的DeepLabv3+使用ASPP作为关键模块，说明其在现代分割模型中的重要性。 用户可能需要了解为什么ASPP有效，以及如何具体实现。需要解释空洞卷积如何扩大感受野而不增加参数量，不同rate的卷积如何覆盖不同尺度的上下文，以及全局特征的作用。同时，实现细节如BN层、双线性插值也是要点。 最后，生成的相关问题要围绕应用场景、结构优化、与其他模块对比，以及在浅层的可能性展开。需要确保问题覆盖用户可能感兴趣的扩展内容，比如与SPP的比较，或调整空洞率的影响。 总结回答结构：先介绍ASPP的定义和作用，再详细说明结构组成，接着讨论应用场景和优势，最后给出实现示例和引用来源。确保每个部分都有对应的引用支持，并正确标注。</think>ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling，空洞空间金字塔池化）是深度学习模型中用于多尺度特征提取的关键模块，尤其在语义分割任务中广泛应用。以下是其核心应用及实现细节： --- ### **1. ASPP的核心作用** ASPP通过**不同空洞率的空洞卷积**并行提取多尺度上下文信息，解决传统卷积感受野固定导致的细节丢失或上下文不足问题[^1]。例如，在DeepLab系列模型中，ASPP显著提升了分割精度，能同时捕捉局部细节（如物体边缘）和全局语义（如场景布局）[^2]。 --- ### **2. ASPP的结构实现** 以DeepLabv3+为例，ASPP模块包含以下组件[^3]： 1. **多分支空洞卷积** - 一个$1\times1$普通卷积（用于局部特征提取） - 三个$3\times3$空洞卷积，空洞率（rate）根据输出步长（output_stride）调整： - 当`output_stride=16`时，rate为$(6, 12, 18)$ - 当`output_stride=8`时，rate加倍为$(12, 24, 36)$ - 每个分支输出256通道，含BN层（加速训练并防止过拟合） 2. **全局上下文分支** - 通过**全局平均池化**获取图像级特征，再经$1\times1$卷积压缩通道至256 - 使用双线性插值上采样至原始分辨率 3. **特征融合** - 将上述5个分支的输出在通道维度拼接（共$256 \times 5=1280$通道） - 通过$1\times1$卷积融合为256通道的特征图 $$ \text{ASPP}(x) = \text{Conv}_{1\times1}\left(\text{Concat}\left[\text{Branch}_1(x), \text{Branch}_2(x), \dots, \text{Branch}_5(x)\right]\right) $$ --- ### **3. 应用场景与优势** - **语义分割**：如DeepLab系列、OCRNet等，ASPP通过多尺度特征增强像素级预测的鲁棒性。 - **优势**： - 空洞卷积保持特征图分辨率，避免下采样造成的信息损失； - 图像级特征补充全局上下文，缓解大物体分割不完整的问题； - 并行结构兼容高效计算（如分组卷积优化）。 --- ### **4. 代码示例（简化版PyTorch实现）** ```python import torch import torch.nn as nn class ASPP(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels=256, rates=[6, 12, 18]): super().__init__() # 1x1卷积分支 self.conv1x1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) # 空洞卷积分支 self.aspp_conv3x3 = nn.ModuleList() for rate in rates: self.aspp_conv3x3.append( nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=rate, dilation=rate), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) ) # 全局平均池化分支 self.global_avg = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) # 融合层 self.fusion = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_channels * 5, out_channels, 1), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) def forward(self, x): features = [self.conv1x1(x)] for conv in self.aspp_conv3x3: features.append(conv(x)) global_feat = self.global_avg(x) global_feat = F.interpolate(global_feat, size=x.shape[2:], mode='bilinear', align_corners=False) features.append(global_feat) return self.fusion(torch.cat(features, dim=1)) ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

听风吹等浪起

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值