YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入CoordAtt的二次创新之LCAttention注意力和C2f_LCA(全网独家创新)

已于 2024-07-10 19:08:44 修改
阅读量776 收藏 3
点赞数 15
分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 机器学习 目标检测 计算机视觉 人工智能 神经网络
于 2024-07-07 20:09:42 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tsg6698/article/details/140251321
版权

1. LCAttention介绍

          LCAttention（线性协调注意力）机制与CoordAtt（坐标注意力）机制在结构和功能上的关键区别，使得LCAttention在某些方面比CoordAtt更加优异。下面是详细描述：

          (1). 注意力机制的引入

          CoordAtt
          CoordAtt主要通过坐标注意力机制来增强特征表达能力。具体而言，它通过水平方向和垂直方向的全局信息聚合来捕获空间信息。然后，使用卷积层对这些聚合的特征进行变换，再通过逐元素相乘来实现注意力机制。

          横向和纵向池化：首先分别对输入特征图进行水平和垂直方向的池化操作，得到两个一维特征图。
          特征融合和卷积变换：将两个特征图连接起来，通过卷积层和批归一化层进行变换。
          注意力计算：对变换后的特征进行sigmoid操作，生成两个方向的注意力权重，并通过逐元素相乘进行特征增强。

          LCAttention
          LCAttention在CoordAtt的基础上引入了线性注意力机制。在线性注意力机制中，注意力得分通过查询（query）、键（key）和值（value）之间的矩阵乘法计算得出，并通过s

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoordAttention： 用于移动端的高效坐标注意力机制
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。
10-25 1192
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoordAttention： 用于移动端的高效坐标注意力机制
ResNet改进(15)：添加 CoordAtt轻量级注意力机制
2401_82355416的博客
04-02 182
1.CoordAtt轻量级注意力机制CoordAtt (Coordinate Attention) 是一种轻量级且高效的注意力机制，由Hou等人于2021年提出。它通过捕获特征图的空间坐标信息来增强网络的表示能力，特别适合各种计算机视觉任务。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SEAttention注意力机制
浪子L的博客
10-03 4858
以上就是SEAttention的原理及使用方式，但具体SEAttention注意力机制的具体位置放哪里，效果更好。需要根据不同的数据集做相应的实验验证。希望本文能够帮助你入门YOLO中注意力机制的使用。
CoordAtt
m0_63642362的博客
11-27 1393
本文复现了CVPR2021:Coordinate Attention注意力机制，该网络轻量化且即插即用，可以使分类、检测等多任务涨点，性能优于SE。
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.3]添加CoordAtt注意力机制
m0_70388905的博客
06-20 7089
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：加入Coordinate注意力机制，可以让网络更加关注待检测目标，提高检测效果 添加方法：第一步：确定添加的位置，作为即插即用的注意力模块，可以添加到YOLOv5网络中的任何地方。..
CoordAtt注意力网络结构
weixin_40132776的博客
08-16 774
【代码】CoordAtt注意力网络结构。
YOLOv10有效涨点专栏目录 | 目前已有100+篇内容，内含各种卷积模块，主干网络，注意力机制，损失函数等创新点改进
tsg6698的博客
08-03 3733
YOLOv10专栏持续复现网络上各种顶会内容，同时专栏内容可以用于YOLOv8改进~,欢迎大家订阅！！！
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入Deformable Attention Transformer(DAT)注意力机制
tsg6698的博客
06-27 534
这种新的注意力模式不是简单地对所有查询分配固定的注意力点，而是学习一组与查询无关的偏移量，用于将所有者的键和值移动到重要区域。值得注意的是，虽然这种变形的多头注意力计算复杂性与PVT或Swin Transformer相当，但由于其独特的设计，使得内存复杂度保持在线性级别。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~
UNet 改进：添加CoordAtt 注意力机制
Henry的博客
02-18 479
CoordAtt（Coordinate Attention）是一种轻量级的注意力机制，旨在增强卷积神经网络（CNN）的特征表达能力。CoordAtt的核心思想是利用水平和垂直方向的位置信息来生成注意力权重，从而更好地建模特征之间的长程依赖关系。：通过分解特征图的全局池化操作，分别提取水平和垂直方向的位置信息，从而更好地建模空间关系。：CoordAtt的计算开销较小，适合嵌入到现有的CNN架构中，而不会显著增加计算负担。：通过注意力机制动态调整特征图的权重，使网络能够更关注重要的空间位置。
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
05-28 6114
在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
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
【YOLOv8改进-注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力 ，增强视觉表示并提高计算机视觉任务的性能
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。
05-28 909
【YOLOv8改进-注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力 然而，大多数现有设计直接在二维特征图上使用自注意力机制，以基于每个空间位置的孤立查询和键对来获取注意力矩阵，但没有充分利用邻近键之间的丰富上下文信息。在这项工作中，我们设计了一种新颖的Transformer风格模块，即Contextual Transformer（CoT）块，用于视觉识别。
Coordinate Attention注意力机制注释讲解
weixin_50159164的博客
07-12 1287
Coordinate Attention注意力机制注释讲解
注意力机制：CA - Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design（文末附代码）
shengweiit的博客
09-01 3845
近期 关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力在提升模型性能方面的显著效果，但他们通常忽略了位置信息，而位置信息嵌入通道注意力中，我们称之为**“坐标注意力”。与通道注意力通过二维全局池化将一个特征张量转换为单个特征向量的方法不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个一维特征编码过程，分别沿着两个空间方向聚合特征。通过这种方式，可以捕捉到一个空间方向上的长程依赖关系，并同时保留另一个空间方向上的精确位置信息。然后，得到的特征图分别编码为一对方向感知和位置敏感的注意力图，可以。
YOLOv8独家改进： 注意力魔改 | 高效的部分自注意力（PSA）模块，来自YOLOv10
会AI的学姐
06-04 849
引入YOLOv10中的一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，在1×1卷积后将特征均匀地分为两部分。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 结合静态和动态上下文信息的注意力机制
kay_545
07-06 1178
yolov8，yolov8改进，yolov8添加注意力机制，yolov8
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入CoTAttention注意力
tsg6698的博客
06-25 391
然而，大多数现有设计直接在 2D 特征图上采用自注意力，以获得基于每个空间位置处的孤立查询和键对的注意力矩阵，但未充分利用邻居键之间的丰富上下文。在这个过程中，每个头的局部注意力矩阵是基于查询特征和上下文化键特征学习的，而不仅仅是基于孤立的查询-键对，从而提高了自注意力学习的效能。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~
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新注意力机制DEMAttention(多尺度融合)和C2f_DEMAttention(全网独家创新)
tsg6698的博客
08-19 634
高效特征表示：通过自适应行、列池化操作（pool_h和pool_w），DEMAttention能够有效地提取图像特征中的行和列信息，这些信息对于很多视觉任务（如图像分类和物体检测）都是至关重要的。这样，模型能够更加关注图像中的关键部分，忽略无关或冗余的信息，提高特征提取的准确性和鲁棒性。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~
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
06-13 1952
独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
轻量级通道注意力模块lca
最新发布
04-22
好的，我现在需要处理用户关于轻量级通道注意力模块（LCA）的查询。用户要求了解LCA的实现代码和介绍，并且根据提供的引用内容，特别是引用[2]，其中提到了LCA模块使用了自适应池化和分组卷积来整合跨维度特征信息，...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值