YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入ECA和Softmax Attention结合之SECA注意力和C2f_SECA(全网独家创新)

已于 2024-07-10 19:07:31 修改
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 计算机视觉 深度学习 目标检测 人工智能 机器学习
于 2024-07-10 07:30:00 首次发布
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1. SECA介绍

          SECA（Scale-wise Attention）和ECA（Enhanced Channel Attention）都是用于增强神经网络在图像特征提取过程中的性能的注意力机制。它们在如何整合空间信息和通道信息上有所不同。

          SECA（Scale-wise Attention）

         SECA注意力机制结合了两种注意力机制：ECA和Softmax Attention。其主要优势在于以下几点：

         (1). 多尺度信息融合：SECA首先使用了ECA模块，通过全局平均池化获取特征图的全局空间信息，然后利用卷积操作增强了特征图的不同尺度信息，使得模型可以更有效地捕获不同尺度下的特征。

          (2). Softmax Attention：SECA进一步引入了Softmax Attention机制，通过学习得到的权重来动态调整特征图中每个位置的重要性，从而更加精确地聚焦于图像中不同区域的关键特征。

          (3). 全局特征加权：SECA在进行Softmax Attention时，利用了全连接层来学习特征图中每个位置的权重，这种全局特征加权的方式能够有效地提升模型在复杂场景下的表现。

          (4). 适应性强：由于SECA同时考虑了全局和局部的特征信息，并且通过学习得到的权

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YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入ECA注意力机制
tsg6698的博客
10-01 1085
ECA模块通过自适应选择卷积核大小，精确界定了局部跨通道交互的覆盖范围，实现了参数的高效利用和计算成本的显著降低。在ResNets和MobileNetV2等主流神经网络结构中，ECA模块以极少的参数和计算资源，显著提升了模型的性能，相比其他注意力模块展现出更高的效率和优越性。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~
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合ECA和NRMS形成全新的ERMS注意力机制和C2f_ERMS(全网独家创新)
tsg6698的博客
07-25 1062
ECA模块专注于通道间的交互，通过全局平均池化提取每个通道的全局信息，然后通过一维卷积生成每个通道的权重，最终使用Sigmoid激活函数得到通道注意力权重，从而增强重要通道的特征。这种灵活的权重调整机制使得ERMS模块能够在不同的任务和数据集上动态调整通道和空间注意力的贡献，进一步提升模型的表现。综上ERMS注意力模块通过结合ECA和NRMS模块的优势，在通道和空间两个维度上共同作用，提供更全面、更灵活、更丰富的特征提取能力，使得其在图像特征提取方面表现得比单独使用ECA或NRMS注意力模块更强。
YOLOv8优化：注意力系列篇 | ECA注意力，效果秒杀CBAM、SE
会AI的学姐
10-21 4443
本文改进：ECA注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式
YOLOv11原创改进专栏｜注意力机制篇｜ECA注意力机制手把手添加教程
mywhyyds的博客
12-01 1294
大家好！我是 ECA 注意力机制。我就像个超酷的信息导航员，在数据的海洋里，能迅速锁定关键信息，给重要的特征戴上“聚光灯”，让它们闪亮登场，把那些无关紧要的“小透明”信息往后放放，从而帮神经网络这个大团队把活儿干得更漂亮、更高效！一、多维度信息交互创新跨尺度通道交互：MSECA 模块首次在 ECA 框架内引入多尺度通道交互机制。
即插即用篇 | 在 C2F 模块中添加【SE】 【CBAM】【 ECA 】【CA 】注意力机制 | 附详细结构图
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YOLOv8项目贡献者
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在 C2F 模块中添加 【SE】 【CBAM】【 ECA 】【CA 】注意力机制 | 附详细结构图
YOLOv11改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv11引入ECA和Softmax Attention结合之SECA注意力(全网独家创新)
tsg6698的博客
10-09 367
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~总体来说，SECA通过结合ECA和Softmax Attention的优势，使得模型能够在保留图像全局信息的同时，更加精确地关注和利用图像中不同区域的重要特征，进一步提升了图像特征提取任务的性能。在SECA.py文件里添加给出的SECA代码。3.3 在tasks.py里引用。
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合PolarizedSelfAttention和ECA形成全新的EPSA注意力机制和C2f_EPSA（全网独家创新）
tsg6698的博客
07-10 336
EPSA模块通过整合ECA和PolarizedSelfAttention，不仅保留了ECA模块在通道注意力方面的优势，还结合了PolarizedSelfAttention在空间特征提取方面的能力，从而实现了更为丰富的特征表示。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~然而，单纯依赖通道注意力，可能在特征提取的精细程度上有所欠缺。
YOLOv11改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv11引入结合PolarizedSelfAttention和ECA形成全新的EPSA注意力机制(全网独家创新）
tsg6698的博客
10-09 604
EPSA模块通过整合ECA和PolarizedSelfAttention，不仅保留了ECA模块在通道注意力方面的优势，还结合了PolarizedSelfAttention在空间特征提取方面的能力，从而实现了更为丰富的特征表示。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~(2). 计算效率与性能的平衡。
超级注意力：C2F 模块中的 SE, CBAM, ECA, CA 注意力机制详解
一直在水些技术小文
11-07 2379
本篇博客全面介绍了如何在C2F模块中引入SE、CBAM、ECA和CA注意力机制，以提高模型的性能。每种注意力机制都有不同的特点，可以根据任务的要求选择合适的注意力模块。希望这篇博客对你的计算机视觉研究和应用有所帮助。继续探索和创新，不断提升你的CNN模型！
YOLOv8/YOLOv11改进 添加CBAM、GAM、SimAM、EMA、CAA、ECA、CA等多种注意力机制
笑脸惹桃花的博客
01-03 3821
本篇文章将为大家介绍Ultralytics/YOLOv8/YOLOv11中常用注意力机制的添加，可以满足一些简单的涨点需求。本文仅写方法，原理不多讲解，需要可跳转论文查看，文章中出现的所有结构示意图都来自论文中。
SCSA注意力机制的使用
Cv工程师的博客
07-21 3433
通道关注和空间关注分别在提取各种下游视觉任务的特征依赖关系和空间结构关系方面带来了显著的改进。它们的结合更有利于发挥各自的优势，但通道和空间注意之间的协同作用尚未得到充分挖掘，缺乏充分利用多语义信息的协同潜力来进行特征引导和缓解语义差异。本研究试图在多个语义层面揭示空间和通道注意之间的协同关系，提出了一个新的空间和通道协同注意模块(SCSA)。
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 3472
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！！！
即插即用频域增强通道注意力机制EFCAttention，涨点启动!
Angelina_Jolie的博客
11-26 2461
题目：FECAM: Frequency Enhanced Channel Attention Mechanism for Time Series Forecasting论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.01209。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
浪子L的博客
09-20 3106
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM：针对卷积神经网络（CNN）设计的新型注意力机制
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。
06-25 1193
【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM：针对卷积神经网络。我们提出了卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），这是一种简单但有效的用于前馈卷积神经网络的注意力模块。给定一个中间特征图，我们的模块依次推断沿两个独立维度（通道和空间）的注意力图，然后将注意力图与输入特征图相乘以进行自适应特征优化。由于CBAM是一个轻量且通用的模块，可以无缝地集成到任何卷积神经网络（CNN）架构中，且开销可以忽略不计，并能够与基础CNN进行端到端训练。
yolov5添加ECA注意力机制
m0_49586319的博客
09-11 840
yolov5，v7添加ECA注意力机制（详细教程）。
YOLOV8改进：在C2f模块不同位置添加注意力机制
AIcurator的博客
03-11 8512
本文以CBAM注意力机制为例，在c2f模块的不同位置添加注意力机制
YOLOX改进之一：添加CBAM、SE、ECA注意力机制
m0_70388905的博客
07-26 7409
此后的系列文章，将重点对YOLOX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。PSCBAM双通道注意力机制，不仅仅是可以添加进YOLOX，也可以添加进任何其他的深度学习网络，不管是分类还是检测还是分割，主要是计算机视觉领域，都可能会有不同程度的提升效果。本人在多个数据集上做了大量实验，针对不同的数据集效果不同，同一个数据集的不同添加位置方法也是有差异，需要大家进行实验。最后，希望能互粉一下，做个朋友，一起学习交流。.....
YOLO11有效改进专栏目录
A1983Z的博客
10-14 1420
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yolov10 ECA注意力
最新发布
01-14
关于 YOLOv10 和 ECA 注意力机制的信息，在当前提供的参考资料中并未提及相关内容。然而，基于专业知识可以提供一些一般性的指导。 ### YOLOv10 的背景 YOLO（You Only Look Once）系列算法是目标检测领域的重要组成部分之一。随着版本迭代更新，性能不断提升。不过需要注意的是截至最近一次大规模公开讨论时，并不存在官方发布的 YOLOv10 版本[^4]。 ### ECA 注意力机制概述 ECA (Efficient Channel Attention) 是一种高效的通道注意力机制，旨在减少计算成本的同时提高模型表现。该方法通过引入一维卷积操作来构建跨通道交互关系，从而有效捕捉不同特征图之间的依赖性[^5]。 ### 实现带有 ECA 注意力机制的网络结构 为了在现有框架基础上加入 ECA 模块，通常做法是在骨干网之后、预测层之前插入此组件。下面给出一段简化版 PyTorch 代码示例： ```python import torch.nn as nn class ECALayer(nn.Module): """Constructs an ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map k_size: Adaptive selection of kernel size """ def __init__(self, channel, k_size=3): super(ECALayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # Feature descriptor on the global spatial information y = self.avg_pool(x) # Two different branches of ECA module y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) # Multi-scale information fusion y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) ```
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