【RT-DETR涨点改进】独家特征融合创新改进篇 | CVPR 2024 | 引入LGAG大核分组注意门控融合模块，允许相关特征的激活和抑制不相关特征，涨点效果明显

最新推荐文章于 2025-11-23 17:56:55 发布
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分类专栏： 全新RT-DETR有效创新改进+永久更新中 文章标签： RT-DETR DETR 深度学习 人工智能 计算机视觉 目标检测 rtdetr创新改进
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45972324/article/details/151826982

一、本文介绍

本文给大家介绍一种LGAG大核分组注意门控融合模块优化RT-DETR模型！LGAG旨在通过网络学习到的注意力系数，逐步融合特征图，以允许更相关的特征获得更高的激活，同时抑制不相关的特征, 适合助力RT-DETR模型高效涨点。

含多种rtdetr基准创新改进点助力高效涨点！

🔥RT-DETR创新改进目录：新RT-DETR 有效涨点改进目录 | 包含各种卷积、主干改进、各种注意力机制、Neck特征融合改进、损失函数、AIFI创新改进、独家创新、小目标检测、特殊场景检测等最全大论文及小论文必备创新改进点

🔥全新RT-DETR创新改进专栏地址：最全RT-DETR创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文

本文目录

一、本文介绍

二、LGAG模块介绍

LGAG网络结构图：

LGAG多尺度卷积注意力特征融合模块：

三、核心代码

四、手把手教你添加模块和修改task.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改task.py文件

五、创建涨点yaml文件

🚀创新改进1: rtdetr-l-LGAG.yaml

🚀创新改进2: rtdetr-r18-LGAG.yaml

🚀创新改进3: rtdetr-r50-LGAG.yaml

六、训练演示，正常运行

二、LGAG模块介绍

摘要：高效且有效的解码机制在医学图像分割中至关重要，尤其是在计算资源有限的场景中。但是，这些解码机制通常伴随着高昂的计算成本。为了解决这个问题，我们推出了 EMCAD，这是一种新的高效多尺度卷积注意力解码器，旨在优化性能和计算效率。EMCAD 利用独特的多尺度深度卷积块，通过多尺度卷积显著增强特征图。EMCAD 还采用了通道、空间和分组（大核）门控注意力机制，这些机制在捕获复杂的空间关系时非常有效，同时专注于突出区域。通过采用分组和深度卷积，EMCAD 非常高效且扩展性好（例如，使用标准编码器时只需要 1.91M 参数和 0.381G FLOP）。我们对属于 6 个医学图像分割任务的 12 个数据集进行了严格评估，结果表明，EMCAD 实现了最先进的 （SOTA） 性能，#Params 和 #FLOPs 分别降低了 79.4% 和 80.3%。此外，EMCAD 对不同编码器的适应性和跨分割任务的多功能性进一步确立了 EMCAD 作为一种有前途的工具，推动该领域朝着更高效、更准确的医学影像分

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YOLOv8v10改进 | 独家创新篇 | YOLOv8v10引入EMCAM多尺度卷积注意力特征融合模块，增强保留上下特征信息(来自CVPR2024顶会，助力于医学图像分割任务,涨点推荐)
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-15 1236
高效且有效的解码机制在医学图像分割中至关重要，尤其是在计算资源有限的场景中。但是，这些解码机制通常伴随着高昂的计算成本。为了解决这个问题，我们推出了 EMCAD，这是一种新的高效多尺度卷积注意力解码器，旨在优化性能和计算效率。EMCAD 利用独特的多尺度深度卷积块，通过多尺度卷积显著增强特征图。EMCAD 还采用了通道、空间和分组（大核）门控注意力机制，这些机制在捕获复杂的空间关系时非常有效，同时专注于突出区域。
YOLOv11创新改进 | 独家Neck创新篇 | CVPR2024 | 引入LGAG大核分组注意门控融合模块，允许相关特征的激活和抑制不相关特征，涨点效果明显
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-18 179
本文提出了一种新型LGAG（大核分组注意门控）模块，用于优化YOLOv11目标检测模型的性能。该模块通过学习注意力系数实现多尺度特征融合，增强相关特征并抑制无关特征，从而提升模型精度。文章详细介绍了LGAG的网络结构、核心代码实现方法，以及如何将其集成到YOLOv11框架中。通过创建专用yaml配置文件，开发者可以轻松应用该模块进行模型训练。实验结果表明，LGAG模块能有效提高YOLOv11的性能表现，适用于各种计算机视觉任务。该创新方法为YOLO系列模型提供了一种新的高效涨点方案。
yolov11|大核分组注意门控模块|LGAG
qq_58467323的博客
12-06 591
【代码】yolov11|大核分组注意门控模块|LGAG。
文章快读EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation
weixin_55718227的博客
11-27 2807
CVPR2024最新文章，用于医疗图像分割本文介绍了一种名为EMCAD（Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding）的新方法，旨在优化医学图像分割中的解码机制，特别是在计算资源有限的情况下。EMCAD通过引入一种高效的多尺度卷积注意力解码器，显著提高了分割性能和计算效率。该方法在12个医学图像分割基准数据集上进行了评估，结果显示，EMCAD在显著减少参数数量和浮点运算次数（FLOPs）的同时，达到了最先进的性能。
Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation
alfred_torres的博客
02-18 880
医学图像分割中，高效解码机制对计算资源受限的实际场景至关重要。针对现有方法计算成本高的问题，本文提出EMCAD解码器，通过多尺度深度可分离卷积（MSCB）和混合注意力机制，大幅优化性能与效率的平衡。MSCB模块：在轻量化设计下，通过并行多尺度卷积（核尺寸1×1、3×3、5×5）增强特征表达能力。混合注意力：融合通道注意力（CAB）和空间注意力（SAB），结合分组大核注意力门（LGAG），突出关键区域并抑制冗余信息。广泛的实验验证。
【RT-DETR涨点改进】全网独家特征融合改进篇 | CVPR 2025 | 引入RLAB残差线性注意力块，有效融合并强调多尺度特征，助力RT-DETR有效涨点、含多种创新改进
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-18 96
本文提出了一种RLAB（残差线性注意力块）模块，用于优化RT-DETR目标检测模型。该模块通过残差精炼和注意力机制，有效整合编码器与解码器特征，提升多尺度特征表示能力。实验表明，RLAB模块在多个数据集上显著提升检测性能，如MoNuSeg数据集的绝对性能提升达2.76%。文章详细介绍了RLAB的网络结构、核心代码实现，并提供了三种不同规模RT-DETR模型（r18、r50、l）的YAML配置文件修改方案，指导用户将RLAB模块集成到现有模型中。该创新方法计算量较大，但能显著提高模型性能，适合目标检测任务中的
【RT-DETR涨点改进】独家细节涨点篇 | CVPR 2024 | RT-DETR 引入 EMCAM有效多尺度卷积注意力模块，增强保留上下特征信息、含多种创新改进点、涨点推荐
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09-15 106
本文提出EMCAM（高效多尺度卷积注意力模块）来优化RT-DETR目标检测模型。EMCAM通过深度可分离卷积和多尺度注意力机制，有效增强特征表达并降低计算成本。核心创新包括：1）多尺度卷积块（MSCB）融合不同尺度特征；2）通道和空间注意力机制聚焦关键区域。实验表明，该方法在多个RT-DETR变体（如r18/r50/l）上均能有效涨点，同时显著减少参数量和计算量。文中详细提供了模块实现代码、YAML配置文件以及模型集成方法，为RT-DETR的改进提供了实用方案。该工作对提升目标检测性能具有重要价值。
RT-DETR融合[CVPR2024]EMCAD中的特征提取模块及相关改进思路
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
12-12 1328
论文速览：高效且有效的解码机制在医学图像分割中至关重要，尤其是在计算资源有限的场景中。但是，这些解码机制通常伴随着高昂的计算成本。为了解决这个问题，我们推出了 EMCAD，这是一种新的高效多尺度卷积注意力解码器，旨在优化性能和计算效率。EMCAD 利用独特的多尺度深度卷积块，通过多尺度卷积显著增强特征图。EMCAD 还采用了通道、空间和分组（大核）门控注意力机制，这些机制在捕获复杂的空间关系时非常有效，同时专注于突出区域。
全新RT-DETR 有效涨点改进目录 | 包含各种卷积、主干改进、各种注意力机制、Neck特征融合改进、损失函数、AIFI创新改进、独家创新、小目标检测、特殊场景检测等最全大论文及小论文必备创新改进点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-11 815
《全新最全RT-DETR涨点改进专栏》提供500+种创新改进方案，涵盖卷积、注意力机制、主干网络等模块优化，适用于PCB检测、工业缺陷检测等场景。专栏包含顶会论文改进点、数据集增强方法、热力图可视化等实用功能，帮助科研人员快速提升模型性能。提供完整环境配置指南（Python3.10+Pytorch2.5.1）和训练教程，支持不同版本RT-DETR模型。定期更新涨点策略，配套QQ答疑群免费指导，适合从入门到发论文全流程需求，特别推荐给目标检测领域的研究生和工程师。
【RT-DETR多模态融合改进】| CVPR2024 LGAG：大核分组注意力门模块，3×3分组卷积与注意力协同的特征精准融合
Limiiiing的博客
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Limiiiing的博客
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本文记录的是利用LGAG模块改进 YOLOv8 的特征融合部分。（Large-kernel Grouped Attention Gate）通过3×3分组卷积与注意力机制结合，引导解码器处理特征与跳接特征的精准融合。本文利用模块，通过3×3分组卷积扩大感受野以捕捉更广泛局部空间上下文，同时结合注意力机制生成自适应注意力系数，对YOLOv8中关键目标特征赋予高激活值、抑制冗余背景特征，在特征融合阶段实现全局语义与局部细节的高效结合，减少计算成本的同时提升特征表达能力，增强模型对复杂场景下目标的检测精度与效率。E
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本文通过机器学习驱动的时序预测模型，结合自然语言处理技术解析美联储会议纪要文本，分析黄金价格在4132美元的动态回撤60美元机制，重点考察货币政策信号、市场情绪指标与宏观经济数据的交互影响。
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MCHacker的专栏
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【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
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本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
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本文通过生活化案例通俗讲解四种基础机器学习模型：线性回归（预测连续值，如身高体重）、多项式回归（拟合曲线数据，如学习时间与分数）、Logistic回归（二分类问题，如水果分类）以及梯度下降优化算法。文章强调从生活场景理解核心逻辑：画直线拟合数据、添加高次项使直线弯曲、绘制分界线区分类别，并通过代码示例展示模型训练过程。建议读者先运行线性回归代码观察误差变化，再逐步尝试更复杂模型，重点在于建立直观理解而非死记公式。
李沐动手学深度学习笔记（2）---卷积神经网络
2301_80484013的博客
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定义： 是 PyTorch 所有神经网络层、模型的基类（base class）。 所有的网络层（Linear、Conv2d、RNN等）以及你自己写的自定义网络，都必须继承它。特点：举例： Block（块，结构单元） 定义： Block 并不是 PyTorch 中的一个正式类名，而是我们在设计网络时人为定义的中间层次结构。 它是由若干 组成的一个子结构。用途：举例（ResNet 残差块）： Sequential（顺序容器） 定义： 是 的一种特殊子类，用来按顺序堆叠层，让代码更简洁。特点：
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 208
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
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2301_78372746的博客
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时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-22 1277
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
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