YOLOv10改进 | 注意力改进篇-图像去雾 | YOLOv10引入FCAttention捕捉全局和局部信息交互即插即用注意力模块（来自2024 SCI 一区）

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于 2024-09-07 13:08:20 首次发布
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目录

一、FCAttention模块介绍

本文总结介绍：

FCA注意力模块结构图： 

​二、FCA核心代码

 三、手把手教你添加FCA模块和修改task.py文件

 四、创建涨点配置文件yolov10_FCAttention.yaml

 五、模型训练，检验是否可以正常运行

 六、本文总结

一、FCAttention模块介绍

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YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年Fine-Grained Channel Attention(FCAttention)注意力机制，并构建C2PSA_FCAttention
tsg6698的博客
12-31 574
1.FCAttention介绍1.1 摘要：近年来，无监督算法在图像去雾方面取得了显著的效果。然而，CycleGAN框架会因数据分布不一致而导致生成器学习混乱，而DisentGAN框架对生成的图像缺乏有效约束，导致图像内容细节丢失和颜色失真。此外，Squeeze和Excitation通道仅利用完全连通的层来获取全局信息，缺乏与局部信息的交互，导致用于图像去雾的特征权重分配不准确。针对上述问题，本文提出了一种无监督双向对比重构自适应细粒度信道注意力网络（UBRFCNet）。
【Block总结】FCA，自适应细粒度通道注意|即插即用
AI浩
01-16 1333
UBRFC-Net的核心是无监督双向对比重建框架（BCRF），其主要目标是建立双向对比重建约束。这一框架不仅避免了CycleGAN中生成器学习的混淆，还增强了对清晰图像的约束能力和无监督去雾网络的重建能力。具体来说，BCRF通过对比学习的方式，利用真实图像和生成图像之间的相似性来优化网络的学习过程，从而提高去雾效果。
FCAttention
weixin_48133237的博客
12-05 502
【代码】FCAttention。
FcaNet论文解读，用频谱信息计算通道注意力
hellozhxy的博客
08-16 531
注意力机制有很多种方法，空间注意力，通道注意力，自注意力等，这里我们讨论的是通道注意力。通道注意力非常简单，直接学习出对应的每个通道的权值就可以，所以非常的好用。一般来说，在计算通道注意力的时候，每个通道的会需要有个标量值来计算后面的注意力权重，这个标量的计算函数一般都是使用Global Average Pooling。但是，GAP并不是那么的完美，简单的去均值的方法会丢弃很多的信息，无法充分的获取每个通道的多样性的信息。那么，除了使用全局的平均值来计算通道注意力之外，还有其他的方法吗？后面会详细说明。
FcaNet：频率通道注意力网络论文解读
AI公园
01-17 3832
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读改一行代码就能涨点，这么好的事情，还不赶紧来看看，用不同的频率分量来做注意力，确实有效果！论文：https://arxiv....
FcaNet：频率通道注意力，进阶版SE
AI数据工厂
03-22 4901
注意力机制，尤其是通道注意力，在CV领域取得了巨大成功。大部分研究都集中在如何设计更高效的通道注意力机制，却忽略了一个基本问题，也即：他们都是使用全局平均池化（GAP）来作为预处理方法。尽管GAP十分简单高效，但他的捕获的信息也确实不足。对注意力进行重新思考，并从数学上证明了GAP就是频域特征分解的一个特例。基于此，作者将通道注意力机制的预处理泛化到了频域，并基于。2）DCT可以看做输入的加权和，上述DCT公式中的cos部分可以当做权重。在CNN中常用通道注意力来对不同通道的特征进行加权。
YoloV10改进策略：Block改进|注意力改进|FCA，自适应细粒度通道注意|即插即用
m0_47867638的博客
01-22 289
论文标题：Unsupervised Bidirectional Contrastive Reconstruction and Adaptive Fine-Grained Channel Attention Networks for image dehazing论文链接：https://www.x-mol.com/paper/1785364146451894272?advGithub链接：https://gitee.com/lose_recall/ubrfc-net图像去雾是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从
YOLOv8v10有效涨点改进专栏目录 | 本专栏持续更新300+篇内容 | 包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进
qq_45972324的博客
09-10 1267
YOLOv8v10新改进有效涨点专栏！本专栏会持续更新300+创新改进点，目前限时特价99.9，仅限前66名，之后恢复原价！大家尽早关注有效涨点专栏，带着大家快速高效发论文！如果大家觉得本文能帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~同时有交流群方便大家有不懂的可以随时进行沟通交流及答疑。
YoloV8改进策略：Block改进|注意力改进|FCA，自适应细粒度通道注意|即插即用
m0_47867638的博客
01-21 824
论文标题：Unsupervised Bidirectional Contrastive Reconstruction and Adaptive Fine-Grained Channel Attention Networks for image dehazing论文链接：https://www.x-mol.com/paper/1785364146451894272?advGithub链接：https://gitee.com/lose_recall/ubrfc-net图像去雾是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从
YoloV9改进策略：Block改进|注意力改进|FCA，自适应细粒度通道注意|即插即用
m0_47867638的博客
01-21 113
论文标题：Unsupervised Bidirectional Contrastive Reconstruction and Adaptive Fine-Grained Channel Attention Networks for image dehazing论文链接：https://www.x-mol.com/paper/1785364146451894272?advGithub链接：https://gitee.com/lose_recall/ubrfc-net图像去雾是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从
浙大 | FcaNet：频域通道注意力机制（keras实现）
u011447962的博客
07-31 5120
paper:http://arxiv.org/abs/2012.11879 code:https://github.com/dcdcvgroup/FcaNet 这篇论文，将GAP推广到一种更为一般的2维的离散余弦变换（DCT）形式，通过引入更多的frequency analysis重新考虑通道的注意力。 摘要 注意机制，特别是通道注意，在计算机视觉领域取得了巨大的成功。许多工作集中在如何设计有效的通道注意机制，而忽略了一个基本问题，即通道注意机制使用标量来表示通道，这由于大量信息损失而困难。在这项工
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。
FcaNet: Frequency Channel Attention Networks
12-07 230
注意力机制在计算机视觉中受到了广泛的关注，它让网络更加关注于部分重要的信息，按照作用维度的不同，我们将注意力分为空间注意力、通道注意力和自注意力，其中，由于简单高效，下图所示的通道注意力直接对不同的通道加权，成为一种主流的注意力范式。
自适应细粒度通道注意力机制FCA详解及代码复现
hasakie的博客
02-01 748
例如，在处理包含不同大小目标的图像时，FCA可以根据目标的大小动态调整特征权重，从而提高模型的性能。例如，在处理包含不同大小目标的图像时，多层次特征融合可以同时捕捉大目标的整体结构和小目标的局部细节，从而提高模型的泛化能力。例如，在处理包含不同大小目标的图像时，多层次特征融合可以同时捕捉大目标的整体结构和小目标的局部细节，从而提高模型的泛化能力。通过这些创新的方法，FCA机制能够在处理局部信息时，同时考虑特征的空间分布和重要性差异，从而提高模型的性能。合理的参数设置不仅能够优化模型性能，还能提高计算效率。
FcaNet: Frequency Channel Attention Networks阅读笔记
Malidong的博客
08-25 1365
ICCV 2021 Zequn Qin, Pengyi Zhang, Fei Wu, Xi Li 论文连接；code 一、简介 我们证明GAP是DCT的一个特例。基于这一证明，我们概括了频域中的通道注意力，并提出了具有多光谱通道注意力框架的FcaNet。 我们通过探索使用不同数量的频率分量及其不同组合的影响，提出了选择频率分量的两步准则。 GAP无法很好地捕捉丰富的输入模式信息，从而在处理不同输入时缺乏特征多样性，因此，出现了一个自然的问题，即平均值信息是否仅适用于表示频道注意力中的各种频道。 二、方法
《FcaNet: Frequency Channel Attention Networks》
weixin_43509263的博客
12-31 1712
文章解读 DCT的初始化代码： 这里fidx_u和fidx_v可依据自己的实验结果算出，比如跑出来得到一个4*4个结果如下所示： 假设我们选取最高的4个频率分量，那么结果为(0.9, 0.8, 0.7, 0.6)，它们对应的序号为([1, 2], [0, 0], [3, 0], [2, 3])，那么有： fidx_u = [1, 0, 3, 2] fidx_v = [2, 0, 0, 3] 具体详情可参考知乎ID：https://www.zhihu.com/people/pei
RT-DETR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
11-29 321
本文记录的是基于FCAttention模块的RT-DETR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。
YOLOv11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
10-11 1280
本文记录的是基于FCAttention模块的YOLOv11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。
Fcanet: Frequency channelattention networks论文详解（结合代码）
Orange_sparkle的博客
10-06 3761
通道注意力在计算机视觉领域取得了重大成功，许多工作都致力于设计更加高效的通道注意力模块，而忽略了一个问题，使用全局平均池化作为预处理。基于频率分析，本文从数学上证明了全局平均池化是频域特征分解的特例。在此基础上，推广了频域中的通道注意力预处理机制，并提出了全新的多谱通道注意力的FcaNet。只需改变原始SENet​​中的一行代码，在图像分类、目标检测和实例分割任务上与其他信道关注方法相比取得了最先进的结果。
yolov10改进注意力机制专栏
最新发布
02-14
### 关于YOLOv10改进中的注意力机制 #### EMAttention注意力机制的应用 在YOLOv10的改进中引入了EMAttention（Enhanced Multi-scale Attention），该机制旨在通过多尺度特征融合来增强模型对于不同尺寸物体的检测...
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