YOLOv11模型改进-注意力-引入单头自注意力Single-Head Self-Attention（SHSA）解决小目标、遮挡

已于 2025-01-03 11:39:06 修改
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分类专栏： YOLOv11模型改进系列 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 人工智能 神经网络 计算机视觉 视觉检测
于 2024-10-21 09:16:58 首次发布
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         在计算机视觉领域，目标检测一直是一个重要的研究方向。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列模型凭借其高效的实时检测能力，成为了业界的标杆。最新发布的YOLOv11在前几代模型的基础上进行了多项改进。而单头自注意力 (SHSA)作为一种高效的注意力机制，也在视觉任务中展现了其独特的优势。其通过在输入通道的一部分上应用单头注意力来减少计算冗余，同时保留全局和局部信息的结合，从而提高了效率和准确性。接下来，本文先介绍SHSA基本原理，然后探讨如何将SHSA与YOLOv11结合，以进一步提升目标检测的效率和准确性。

代码：YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve

1. 单头自注意力Single-Head Self-Attention（SHSA）结构介绍     

        SHSA通过仅对部分输入通道应用单头注意

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YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年Single-HeadSelf-Attention(SHSAttention)注意力机制，并构建C2PSA_SHSAttention
tsg6698的博客
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1.SHSAttention介绍1.1 摘要：最近，高效的Vision Transformer在资源受限的设备上表现出出色的性能和低延迟。传统上，它们在宏观层面使用4×4贴片嵌入和4级结构，而在微观层面使用具有多头配置的复杂注意力。本文的目的是解决计算冗余在所有的设计水平，在内存效率的方式。我们发现，使用更大步幅的补丁主干不仅可以降低内存访问成本，而且还可以通过利用从早期阶段就减少空间冗余的令牌表示来实现有竞争力的性能。
单头注意力机制(SHSA)详解
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为克服这一缺点，研究人员提出了一种名为“注意力蒸馏”的方法，通过将多头注意力机制的知识迁移到单头注意力中，试图提高单头注意力的表达能力和泛化性能。这种方法利用教师-学生框架，让单头注意力模型学习多头注意力模型的行为，从而在保持计算效率的同时，获得了接近多头注意力的性能。值得注意的是，单头注意力机制在计算机视觉任务中的应用不仅限于静态图像，还在视频分析等领域展现出良好效果，为实时视频处理提供了新的思路。例如，在视觉问答任务中，单头注意力机制能够快速定位图像中的关键区域，同时理解相关问题，提供准确的答案。
YOLOv11改进——基于注意力机制和密集小目标增强型EVA模块的设计与实现
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面向AI前沿技术的深度解析平台，覆盖基础理论、算法优化及产业应用全链路
04-20 450
近年来，目标检测技术在计算机视觉领域取得了显著进展，其中YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性成为工业应用的主流选择之一。然而，随着应用场景的复杂化，特别是在密集目标和小目标检测任务中，传统YOLO模型仍存在一定的局限性。本文将探讨YOLO11的改进方向，重点分析其引入的注意力机制以及专为密集和小目标设计的EVAblock（Efficient Vision Attention Block），并阐述这些改进如何提升模型性能。
YOLOv11模型改进-模块-引入空间自适应特征调制模块SAFM 提升多尺度、小目标检测
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SAFM 是一种空间自适应特征调制机制，它主要应用于图像超分辨率任务中。通过对输入特征进行动态调制，SAFM 能够自适应地选择代表性的特征表示，从而更好地恢复图像的细节和清晰度。这种机制的核心在于它能够从多尺度的角度处理特征，同时考虑局部和全局的信息，使得生成的特征更加具有判别性和鲁棒性。通道分割与初步处理首先对归一化的输入特征进行通道分割操作，产生四个部分组件。其中一个部分用深度卷积进行处理。其余三个部分则被送入多尺度特征生成单元，经过下采样、卷积和上采样等操作来生成多尺度特征。多尺度特征整合。
YOLOv11模型改进-注意力机制-引入自适应稀疏自注意力ASSA
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10-16 4006
Adaptive Sparse Self-Attention（ASSA）是自适应稀疏Transformer（AST）模型中的关键组件，主要用于提升图像恢复任务的性能。ASSA的设计旨在减少标准Transformer模型中由于无关区域引入的噪声交互，同时解决特征冗余问题。稀疏自注意力（SSA）：使用基于ReLU的稀疏注意力机制，过滤掉查询与键之间低匹配的无关交互。这可以减少无效特征的参与，帮助聚焦在最有价值的信息交互上。
YOLOv11改进-卷积-引入Upsampling by Dynamic DySample 解决传统上采样灵活性问题
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现有的上采样方法如等，依赖于动态卷积来生成上采样的内容感知核，但这些方法需要额外的子网络生成动态卷积核计算量较大。尤其是 FADE 和 SAPA 需要高分辨率的特征图作为引导，进一步增加了计算负担，并限制了应用场景。DySample的核心思想是将上采样过程重新定义为点采样（Point Sampling）。通过学习输入特征图中的采样点坐标，DySample 生成内容感知的采样点来对特征图进行重新采样，而不是使用动态卷积核。具体实现步骤如下：​​1. 输入特征图：大小为 C×H×W的输入特征图。
YOLOv11改进 | YOLOv11引入MobileNetV4
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04-08 1322
主要是对该文章进行复现，以及对一些问题进行解答。
YOLOv11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 - 针对多尺度、小目标、遮挡、恶劣天气等问题
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在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
RT-DETR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
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1️⃣本专栏已更新150多种不同的改进方法，所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行。2️⃣所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，紧跟学术热点，适应不同的任务场景。3️⃣团队内发表数篇SCI论文，熟悉完整的发表流程，订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容。4️⃣专栏内容会持续更新，最近更新时间：2024-12-4。项目介绍在大家购买专栏后，加入学习
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如今各种网络模型更新迭代越来越快，计算机视觉相关的文章也越来越多，多到一些普通，通用的改进点无法达到发表的要求。本专栏正是解决这个问题！如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。
YOLO11小目标检测 | 单头注意力模块，并行结合全局和局部信息提高准确度 | SHViT CVPR2024
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物体定位是物体检测中的一项关键任务，它严重依赖于边界框回归 (BBR) 损失函数的评估和优化。因此，边界框回归损失函数显著影响物体检测器的性能。大多数 BBR 损失可归类为 𝑙𝑛-norm 和基于 IoU 的损失。如下图所示，不同IoU 损失函数引导的锚框回归过程。彩色框为不同损失函数引导的锚框在回归过程中的分布。很明显，PIoU 损失引导的锚框回归最快，可以最快地逼近目标框。而且，除 PIoU 损失外，所有损失函数引导的锚框都存在面积扩大的问题，而 PIoU 损失引导的锚框不存在此问题。
YOLOv11模型改进-模块-引入特征细化模块FRFN 解决小目标、遮挡等问题
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在标准的CNN架构中，随着网络深度的增加，空间信息逐步转化为通道信息，这一转换过程在每次特征图的空间压缩和通道扩展操作中往往伴随着语义信息的部分损失。GSConv通过其独特的设计，旨在在维持较低时间复杂度的同时，最大化地保留通道之间的潜在连接，从而减少信息的丢失。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YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种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~
YOLOv11改进 | 卷积模块 | 分布移位卷积DSConv替换Conv
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MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源使用场景。这些模型随后被适配并应用于目标检测和语义分割任务。
YOLOv11改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv11结合全新多尺度线性注意力机制MLAttention(全网独家创新)
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(2). 多层次的特征融合：MLAttention模块中的多组卷积层会提取不同层次的特征，并通过逐步累加的方式将这些特征进行融合。这种设计不仅保留了原始特征的基本信息，还通过注意力机制对特征进行了加强，能够在保留基础信息的同时突出关键特征，进一步提升模型的特征表达能力。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YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种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~
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官方论文地址：论文地址点击即可跳转官方代码地址：代码地址点击即可跳转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YOLOv8v10v11改进有效涨点专栏，本专栏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，本专栏会持续更新500+创新改进点，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~
yolov10shsa
04-01
关于 YOLOv10 和 SHSA 的相关内容，目前官方 Ultralytics 尚未发布有关 YOLOv10 的具体文档或模型配置文件。然而，YOLO 系列的开发通常遵循一定的模式和原则，可以推测其可能的技术方向和发展趋势。 以下是基于现有知识和技术背景对 YOLOv10 及 SHSA（假设为一种新的注意力机制）的相关技术和实现细节的分析： --- ### 一、YOLOv10 技术概述 YOLO 系列的目标检测框架不断优化性能与速度之间的平衡。如果存在 YOLOv10，则可能会继承并改进前代版本的核心特性，例如高效特征提取器、多尺度预测以及先进的损失函数设计。以下是一些潜在的关键点[^2]: #### 1. **骨干网络** YOLOv10 很可能采用更高效的卷积神经网络架构作为骨干网络，比如 EfficientNet 或 RegNet 的变体。这些网络通过动态调整通道数和分辨率来提升计算资源利用率。 #### 2. **颈部结构 (Neck Architecture)** 为了增强特征融合能力，YOLOv10 预计会引入更加复杂的路径聚合模块，类似于 PANet 或 BiFPN。这种设计有助于捕获不同层次的空间信息，从而提高小目标检测精度。 #### 3. **头部组件 (Head Components)** 在头部部分，YOLOv10 应该继续沿用锚框无关的方法，并进一步简化回归过程。此外，还可能集成 Transformer 结构或其他自适应权重分配策略以改善定位准确性。 --- ### 二、SHSA 实现细节 假设 SHSA 是 Spatial Hierarchical Self-Attention 的缩写形式，它代表了一种分层式的空间注意机制。此类方法旨在解决传统 CNN 对全局上下文建模不足的问题。下面给出一个理论上的 Python 实现示例： ```python import torch from torch import nn class SHSA(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction=16): super(SHSA, self).__init__() # 定义局部感知分支 self.local_branch = nn.Sequential( nn.Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1) ) # 定义全局感知分支 self.global_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.global_branch = nn.Sequential( nn.Linear(channels, channels // reduction), nn.ReLU(), nn.Linear(channels // reduction, channels) ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() # 计算局部响应 local_attention = self.local_branch(x).sigmoid() * x # 计算全局响应 global_feature = self.global_pool(local_attention).view(b, c) global_attention = self.global_branch(global_feature).view(b, c, 1, 1).sigmoid() enhanced_feature = local_attention * global_attention.expand_as(local_attention) return enhanced_feature + x ``` 上述代码片段定义了一个简单的 SHSA 层，其中包含了两个主要组成部分：一个是用于捕捉细粒度特性的局部分支；另一个则是负责获取粗略语义描述的全局分支。最终两者结合形成强化后的特征表示。 --- ### 三、应用场景与优势 当将 SHSA 嵌入到 YOLOv10 中时，它可以显著提升模型对于复杂场景的理解能力和鲁棒性。特别是在处理遮挡物体或者低光照条件下拍摄的照片时效果尤为明显。另外由于采用了轻量化的设计思路，在不牺牲太多推理效率的前提下也能取得较好的增益表现。 --- ### 四、注意事项 尽管理论上看起来很有前景，但在实际部署过程中仍需考虑以下几个方面： - 是否有足够的训练数据支持新加入的参数规模？ - 如何合理设置超参以便于快速收敛？ - 性能瓶颈是否会转移到其他子系统上？ 这些问题都需要经过充分实验验证才能得出结论。 ---
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