【YOLOv11改进 - 注意力机制】MSCA: 多尺度卷积注意力，即插即用，助力小目标检测

最新推荐文章于 2025-03-23 22:00:49 发布
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YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏

文章目录： YOLOv11创新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

我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中ÿ

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【YOLOv8改进】MSCA: 多尺度卷积注意力，即插即用，助力小目标检测
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
02-06 8166
我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，这些组件导致了分割模型性能的提升。这激励我们设计了一种新颖的卷积注意力网络，该网络使用廉价的卷积操作。
RT-DETR算法优化改进：新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力小目标检测 | NeurIPS2022
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多尺度卷积注意力（MSCA），有效地提取上下文信息，新颖度高，创新十足。1）代替RepC3进行使用；2）MSCAAttention直接作为注意力进行使用；
YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合自适应膨胀卷积 （FADC），并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等
最新发布
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
03-23 393
使用频率分析对扩张卷积进行了深入探索，将膨胀的分配重新定义为一个涉及平衡有效带宽和感受野的权衡问题。引入了频率自适应扩张卷积 （FADC）。它采用自适应膨胀率 （AdaDR）、自适应内核 （AdaKern） 和频率选择（FreqSelect） 策略。AdaDR 以空间变化的方式动态调整扩张速率，以实现有效带宽和感受野之间的平衡。AdaKern 自适应调整内核以充分利用带宽，而 FreqSelect 学习频率平衡功能以鼓励较大的感受野。
YOLOv10涨点改进：自研检测头 | 独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
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独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
YOLOv8-Seg改进：分割注意力系列篇 | 新型的多尺度卷积注意力（MSCA）模块
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新型的多尺度卷积注意力（MSCA）模块，实现创新，MSCA包含三个部分：深度卷积聚合局部信息，多分支深度条卷积捕获多尺度上下文，以及1×1卷积建模不同通道之间的关系。
YOLOv8优化：注意力系列篇 | 小目标涨点系列篇 | 新型的多尺度卷积注意力（MSCA）模块
会AI的学姐
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新型的多尺度卷积注意力（MSCA）模块​​​​​​​，实现创新，MSCA包含三个部分：深度卷积聚合局部信息，多分支深度条卷积捕获多尺度上下文，以及1×1卷积建模不同通道之间的关系。
YOLOv5/YOLOv7改进：全网原创首发 | 新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力小目标检测 | NeurIPS2022
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多尺度卷积注意力（MSCA），有效地提取上下文信息；1）作为注意力MSCA使用；
YOLOv10涨点改进：注意力魔改 | 新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力小目标检测 | NeurIPS2022
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多尺度卷积注意力（MSCA），有效地提取上下文信息，新颖度高，创新十足。
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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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。
YOLOv7改进：全网原创首发 | 新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力小目标检测 | NeurIPS2022
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多尺度卷积注意力（MSCA），有效地提取上下文信息；1）作为注意力MSCA使用；
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入MSCAAttention(MSCA）注意力机制
tsg6698的博客
06-22 742
每个分支使用两个近似于标准深度卷积的大核深度卷积分支，分别设置不同的核尺寸（7×7、11×11和21×21），这样的设计有助于提取多种尺度的特征。此外，通过采用深度卷积分支和strip convolution的结合，该模块在保持计算效率的同时提供了强大的特征提取能力。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YOLOv10改进有效涨点专栏，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，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~
YOLO11实战：新颖的多尺度卷积注意力（MSCA）加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点，解决不涨点掉点等问题
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原始mAP50为0.768，改进1结构图为mAP50为0.788，改进2结构图为mAP50为0.792，改进3结构图为mAP50为0.775
多尺度卷积+注意力机制=准确率接近100%！
2401_88556812的博客
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通过多尺度卷积，模型能够捕获不同尺度的特征，而注意力机制则帮助模型聚焦于更重要的特征，从而提高模型的识别能力和准确性。3D-CNN模型能够自动从原始数据中提取信息特征，而无需大量的预处理，这在传统的浅层神经网络中难以实现。在编码器和解码器模块中分别引入混合注意力机制，以推断输入中间特征图中空间点的重要性和通道间关系特征。通过多分支卷积和池化操作，分别提取每种模态的浅层和深层特征，增强了模型对不同层次特征的捕捉能力。通过在深度可分离卷积层中使用多尺度卷积核，扩大了卷积感受野，提高了特征信息的丰富度。
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12-30 3162
创新点在不同数据集表现是不一致的，针对创新点在自己数据集不涨点的问题，可以将创新点放在网络不同位置进行验证，而不是一味的放弃换来换去的思路。
【YOLOv8改进】MSCA: 多尺度卷积注意力 (论文笔记+引入代码).md
m0_63430863的博客
06-22 3900
我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，这些组件导致了分割模型性能的提升。这激励我们设计了一种新颖的卷积注意力网络，该网络使用廉价的卷积操作。
yolo11红外小目标检测与红外无人机视角行人/车辆检测
QQ_1309399183的博客
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自学笔记：改进YOLOv11双模态（红外可见光）小目标检测
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在 SPPF 后加入类似注意力机制的 C2PSA，这个新模块有助于增强网络的关注机制，使模型能够更有针对性地关注图像中的关键区域，改善特征选择能力，进而提升检测性能，让检测结果更加准确可靠。这一变化在 YOLOv11 的主干网络中体现，进一步优化了特征提取效率，能够更好地捕捉图像中的重要细节，增强了对复杂场景下物体特征的提取能力，从而有助于更准确地识别和定位物体。其实对于改进，身为普通的学术研究的我来说，就是那几个东西缝缝补补，注意力，检测头，骨干网络，中间融合也就是那些东西。缝缝补补，能毕业就行。
YOLO11涨点优化：小目标检测 | 多头检测器提升小目标检测精度
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引入多头检测器助力YOLO11，添加一个微小物体的检测头暴力提升小目标检测性能
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即插即用篇 | YOLOv8 引入单头视觉Transformer模块 | CVPR 2024
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