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）

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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 目标检测 神经网络
于 2024-07-10 12:04:23 首次发布
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1. EPSA介绍

          EPSA 注意力机制在图像特征提取中的优异之处

          EPSA（ECA-PolarizedSelfAttention）注意力机制结合了ECA（Efficient Channel  Attention）和PolarizedSelfAttention两种注意力机制的优势，在图像特征提取方面表现出色。以下是EPSA注意力机制相比于单独的ECA和PolarizedSelfAttention在图像特征提取中的优异之处的详细描述：

         (1). 多维度特征捕捉

         ECA模块：
         ECA模块通过使用自适应平均池化（AdaptiveAvgPool2d）和一维卷积（Conv1d）来捕捉通道之间的依赖关系，主要关注的是通道维度上的特征关系。这种方式简单高效，但仅考虑了通道之间的相互作用，忽略了空间维度上的特征关系。

         PolarizedSelfAttention模块：
         PolarizedSelfAttention模块则通过两种自注意力机制（通道注意力和空间注意力）来捕捉图像的特征。通道注意力关注的是不同通道之间的依赖关系，而空间注意力则关注同一通道内不同位置之间的依赖关系。这样做虽然能够捕捉更多的特征，但计算复杂度较高，且通道和空间注意力的权重分配可能不够灵活。

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Yolov8改进---注意力机制：Polarized Self-Attention，效果秒杀CBAM、SE
05-08 2732
Polarized Self-Attention自注意力加入yolov8优化/改进，效果秒杀CBAM、SE
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入Polarized Self-Attention注意力机制
tsg6698的博客
06-17 595
在本文中，我们提出了偏振自注意力（PSA）模块，它结合了高质量像素级回归的两个关键设计：（1）偏振过滤：在通道和空间注意力计算中保持高内部分辨率，同时完全折叠输入张量 它们的对应尺寸。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~：PSA在通道和空间注意力计算中保持高内部分辨率，同时沿着其对应的维度完全折叠输入张量。
EPSANet 新的注意力模型
skyfengye的博客
06-25 3470
在看了这么多的注意力模型以后，我还以为现在注意力模块再也玩不出什么新的花样，知道我看了这篇文章EPSANet。看完以后，我眼界又开了，发现原来还可以这么玩。 本文提出了一种新的高效金字塔注意力分割模块(Efficient Pyramid Split Attention, EPSA)，该模块可以有效地提取更细粒度的多尺度空间信息，同时可以建立更长距离的通道依赖关系。EPSA模块非常灵活和可扩展的，因此可以直接应用到各类计算机视觉网络架构中。 本文提出了一种新的骨干网络：EPSANet，它可以学习更丰富的多
【YOLOv8改进-注意力机制】Polarized Self-Attention: 极化自注意力 ,更精细的双重注意力建模结构
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。
04-07 1549
像素级回归可能是细粒度计算机视觉任务中最常见的问题，例如估计关键点热图和分割掩模。这些回归问题非常具有挑战性，特别是因为它们需要在低计算开销下对高分辨率输入/输出建模长距离依赖关系，以估计高度非线性的像素级语义。尽管深度卷积神经网络（DCNNs）中的注意机制已经流行起来，用于增强长距离依赖关系，但是元素特定的注意力，例如非局部块，学习起来非常复杂且对噪声敏感，而大多数简化的注意力混合体试图在多种任务类型之间达到最佳折衷。
2021刷新COCO和Cityscapes | Polarized Self-Attention：极化自注意力机制（keras实现）
u011447962的博客
08-03 3591
Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression paper:https://arxiv.org/pdf/2107.00782.pdf code:https://github.com/DeLightCMU/PSA def _PSA(x, mode='p'): context_channel = spatial_pool(x, mode) if mode == 'p': con...
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。
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。
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)
tsg6698的博客
07-10 484
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~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。大家根据自己的数据集实际情况，修改nc大小。
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。
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~
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network
qq_42882457的博客
07-29 2410
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network
引领Yolov8创新潮流：Polarized Self-Attention注意力机制的惊艳登场
一直在水些技术小文
11-11 411
通过对Polarized Self-Attention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不仅保持着领先地位，而且在不断引入创新技术的同时，为目标检测领域注入了新的活力。期待Polarized Self-Attention这一新型注意力机制在未来的发展中，继续引领Yolov8的创新潮流，推动目标检测技术不断进步。
【深度学习】注意力机制（二）
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
12-11 1792
本文介绍一些注意力机制的实现，包括EA/MHSA/SK/DA/EPSA。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入Polarized Self-Attention注意力机制
tsg6698的博客
10-03 1254
在本文中，我们提出了偏振自注意力（PSA）模块，它结合了高质量像素级回归的两个关键设计：（1）偏振过滤：在通道和空间注意力计算中保持高内部分辨率，同时完全折叠输入张量 它们的对应尺寸。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~这有助于在不增加太多计算负担的情况下，保留重要的空间细节和通道信息。
【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+EMAttention 注意力机制（2023）: 可变性注意力机制助力YOLOv11有效涨点；
最新发布
qq_41304809的博客
02-12 349
本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加EMA注意力机制，助力YOLOv11有效涨点，通过一种新颖高效的多尺度注意力（EMA）模块。为了保留每个通道上的信息并降低计算开销，作者将部分通道重塑到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以使空间语义特征在每个特征组内得到良好分布。具体而言，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重之外，两个并行分支的输出特征还通过跨维度交互进一步聚合，以捕捉像素级的成对关系。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加MSDA多尺度空洞注意力（全新的YOLOv8改进策略）
Snu77的博客
12-25 8687
本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特征图X的相应查询、键和值。然后，将特征图的通道分成n个不同的头部，并在不同的头部中以不同的扩张率执行多尺度SWDA来提高模型的处理效率和检测精度。
深入探索EPSA：提升卷积神经网络性能的新式注意力模块
weixin_73040764的博客
08-03 1552
摘要部分提出了一种新的注意力模块——金字塔分割注意力（PSA）模块，该模块通过替代ResNet瓶颈块中的3x3卷积，显著提升了模型性能。PSA模块能够作为即插即用组件，增强网络的多尺度表征能力，使EPSANet在多个计算机视觉任务上超越了现有的通道注意力方法。结论部分总结了PSA模块的优势，它能够提取丰富的多尺度空间信息，并在通道注意力向量中捕捉跨维度的重要特征。EPSA块通过增强多尺度表征能力和长距离通道依赖性，提高了网络性能。EPSANet在各种计算机视觉任务上都取得了优异的成绩，证明了其有效性。
YOLOv11改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv11结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)
tsg6698的博客
10-04 597
(4). 通道注意力增强：DSAttention在进行多尺度卷积之前，利用池化操作结合1x1卷积进行通道注意力的计算，通过Adaptive Pooling层提取通道间的全局信息，并通过Sigmoid激活函数强化重要的特征通道，从而提升特征选择的精度。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。
yolov11 注意力机制
02-10
### YOLOv11中的注意力机制实现及其在目标检测中的应用 #### 注意力机制的重要性 为了增强YOLOv11的目标检测性能，引入了多种类型的注意力机制来改善特征图的质量。这些方法有助于更好地捕捉多尺度信息以及处理小目标和遮挡等问题[^1]。 #### MSDA多尺度空洞注意力 一种具体的改进方式是在YOLOv11中加入MSDA（Multi-Scale Dilated Attention），这是一种基于自注意力机制的方法，可以有效地获取不同尺度下的语义信息。通过调整不同的膨胀率参数，使得网络能够在更广泛的范围内感知上下文关系，从而提高对于各种尺寸物体的识别准确性[^4]。 ```python class MSDABlock(nn.Module): def __init__(self, channels): super(MSDABlock, self).__init__() # 定义多个带有不同扩张系数的一维卷积层模拟多尺度感受野 self.branches = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(channels, channels//3, kernel_size=3, dilation=dil, padding=dil) for dil in [1, 2, 5] ]) def forward(self, x): out = torch.cat([branch(x) for branch in self.branches], dim=1) return F.relu(out) ``` #### LSKA大核可分离卷积注意力模块 除了上述提到的MSDA外，另一种有效的技术是采用LSKA（Large Separable Kernel Attention）。该组件融合了较大卷积核带来的广泛视野优势与轻量级的深度方向上的分解操作，既减少了运算负担又提升了模型的表现力。特别是当应用于小型物品或是密集分布的对象群组时效果显著[^3]。 ```python import math from functools import partial def lsk_block(in_channels, out_channels, stride=1, groups=1, norm_layer=None): layers = [] if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d # 使用较大的7x7卷积代替标准的小型滤波器 conv_func = partial(nn.Conv2d, kernel_size=(7, 7), bias=False) layers.append(conv_func(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, stride=stride)) layers.append(norm_layer(out_channels)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) return nn.Sequential(*layers) class LSkaBlock(nn.Module): expansion = 4 def __init__( self, inplanes: int, planes: int, stride: int = 1, downsample=None, groups: int = 1, base_width: int = 64, dilation: int = 1, norm_layer=None ) -> None: super(LSkaBlock, self).__init__() width = int(planes * (base_width / 64.)) * groups # Both self.conv2 and self.downsample layers downsample the input when stride != 1 self.conv1 = lsk_block( inplanes, width, stride, groups, norm_layer) self.conv2 = lsk_block(width, width, groups=groups, norm_layer=norm_layer) self.conv3 = lsk_block(width, planes * self.expansion, groups=groups, norm_layer=norm_layer) self.shortcut = nn.Identity() if downsample is not None or inplanes != planes * self.expansion: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(inplanes, planes*self.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), norm_layer(planes * self.expansion) ) self.act_fn = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): identity = self.shortcut(x) out = self.conv1(x) out = self.conv2(out) out = self.conv3(out) out += identity out = self.act_fn(out) return out ```
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