【YOLOv8改进-注意力机制】CoordAttention： 用于移动端的高效坐标注意力机制

已于 2025-03-15 10:54:12 修改
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分类专栏： YOLOV8基础解析+创新改进+实战案例 文章标签： YOLO 论文阅读 目标跟踪 目标检测 yolov8 计算机视觉
于 2024-03-18 22:29:58 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shangyanaf/article/details/136824282
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该博客介绍了 CoordAttention，一种将位置信息融入通道注意力的机制，适用于移动端的目标检测。通过2D特征编码，CoordAttention 能捕获长距离依赖并保留精确位置，提升模型在ImageNet分类和下游任务如目标检测、语义分割中的性能。文章详细阐述了其基本原理、实现方法，并提供了YOLOv8中引入CoordAttention的代码示例和配置说明。

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YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏

专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例
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介绍

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摘要

近期的移动网络设计研究显示，通道注意力（例如，压缩-激励注意力）在提升模型性能方面具有显著效果

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ResNet改进(24)：带有坐标注意力机制CoordAttention的实现
2401_82355416的博客
04-09 174
这个实现包含以下几个关键组件：h_sigmoid和h_swishBasicBlockResNetResNet18本文解析的ResNet实现通过引入坐标注意力机制，在保持ResNet优秀特性的同时，增强了模型对空间信息的敏感性。这种设计在多种视觉任务中都能带来性能提升，特别是当精确定位和空间关系对任务很重要时。代码结构清晰，模块化设计良好，非常适合作为计算机视觉研究的基线模型或进一步改进的基础。
Yolov8新境界：CoordAttention注意力机制的巅峰革新
一直在水些技术小文
11-10 474
通过对CoordAttention注意力机制的深入解析和实际案例的展示，我们看到了这一改进在目标检测任务中的显著性能提升。Yolov8的新境界在于不断引入创新技术，使得目标检测在各个方面都取得了更为卓越的成果。期待CoordAttention这一新型注意力机制在未来的发展中继续助力Yolov8的涨点表现，推动目标检测领域的不断进步。
CoordAttention
03-06
高效移动网络设计的协调注意（） 该存储库是我们协调注意的PyTorch实现（将出现在CVPR2021中）。 我们可以很轻松地将我们的注意力集中到任何经典的构建基块中，作为特征表示增强工具。 这里（ ）是一个代码库，您可能想在ImageNet上训练分类模型。 与挤压和激励块和CBAM的比较 （a）挤压和激励区（b）CBAM（C）协调注意区 如何将建议的CA块插入和 （a）MobileNetV2（b）MobileNeXt 物体检测 我们使用这个 。 语义分割 我们使用这个。 您也可以参考 。 引文 您可能要引用： @inproceedings{hou2021coordinate, title={Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design}, author={Hou, Qibin and Zhou, Daq
坐标注意力学习(Coordinate Attention)
clhmliu的博客
09-20 5740
通道注意力
注意力机制——Coordinate Attention
qq_40716944的博客
12-08 5万+
目录 摘要 1 介绍 2 相关工作 2.1 Mobile Network 2.2 注意力机制 3 Coordinate Attention 3.1 Revisit SE Block 3.1.1 Squeeze 3.1.2 Excitation 3.1.3 为什么SE Block不好？ 3.2 Coordinate Attention Block 3.2.1 Coordinate信息嵌入 3.2.2 Coordinate Attention生成 4. 实验 4.1 消融实验 .
CVPR2021|| Coordinate Attention注意力机制
爱CV
07-03 3144
Paper：https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdfGitHub：https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention轻量，优秀，好用！讲之前我们先回顾一下以前的SE与CBAMSESE比较简单，看一下结构图差不多就能理解了，如果有些实现不太懂的，可以借鉴一下CBAM的。但SE只考虑内部通道信息而忽略了位置信息的重要性，而视觉中轻量，优秀，好用！
CoordAttention 深度学习注意力机制详解及使用指南
gitblog_00125的博客
08-09 665
CoordAttention 深度学习注意力机制详解及使用指南 CoordAttention项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoordAttention 1. 项目介绍 CoordAttention 是一款由Qibin Hou等人发表在CVPR2021上的创新性注意力机制，它将坐标位置信息融入到通道注意力中，适用于轻量级深度学习模型，例如Mobile...
CoordAttention解读
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06-26 1463
近期的移动网络设计研究显示，通道注意力（例如，压缩-激励注意力）在提升模型性能方面具有显著效果，但它们通常忽略了位置信息，而这对于生成空间选择性的注意力图是非常重要的。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中，提出了一种用于移动网络的新型注意力机制，我们称之为“坐标注意力”。与通过2D全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为沿两个空间方向分别聚合特征的两个1D特征编码过程。通过这种方式，可以沿一个空间方向捕获长距离依赖，同时沿另一个空间方向保留精确的位置信息。
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大家好！欢迎阅读本专栏。本专栏涵盖了YOLO8中C2f、主干网络、检测头、注意力机制、Neck等多种结构的创新，同时也包括了 YOLO相关的基础知识以及相关项目。
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kay_545
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00000cj的博客
03-12 2087
本文提出了一种新的有效的注意力机制Coordinate Attention，将位置信息嵌入到通道注意力中，使移动网络能够关注更大的区域范围，同时避免产生显著的计算开销。为了缓解2D全局池化造成的位置信息丢失，我们将通道注意力分解为两个并行的一维特征编码过程，从而有效的将位置坐标信息整合到生成的特征图中。具体来说，我们的方法利用两个一维全局池化操作，分别沿着垂直和水平方向将输入特征聚合到两个独立的方向感知的direction-aware特征图中。这两个嵌入了特定方向信息的特征图随后被分别编码成两个attent
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前言 了解了SE和CBAM之后，Coordinate Attention（坐标注意）指出了前两者的一些缺点，并做出了一些改进，该篇论文发表于2021年CVPR Abstract 最近关于mobile network设计的研究已经证明了通道注意（例如the Squeeze-and-Excitation attention）对于提升模型性能的显著有效性，但是它们通常忽略了位置信息，这对于生成空间选择性注意映射很重要。在本文中，我们提出了一种新的mobile network注意机制，将位置信息嵌入到通道注意中，.
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