YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入Shuffle Attention注意力

最新推荐文章于 2025-04-06 23:35:33 发布
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 计算机视觉 人工智能 pytorch 神经网络
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1. Shuffle Attention介绍

1.1  摘要：注意力机制使神经网络能够准确地关注输入的所有相关元素，已成为提高深度神经网络性能的重要组成部分。 计算机视觉研究中广泛使用的注意力机制主要有两种：空间注意力和通道注意力，其目的分别是捕获像素级的成对关系和通道依赖性。 虽然将它们融合在一起可能会比它们单独的实现获得更好的性能，但它不可避免地会增加计算开销。 在本文中，我们提出了一种高效的随机注意力（SA）模块来解决这个问题，它采用随机单元来有效地结合两种类型的注意力机制。 具体来说，SA 首先将通道维度分组为多个子特征，然后并行处理它们。 然后，对于每个子特征，SA 利用洗牌单元来描述空间和通道维度上的特征依赖性。 之后，所有子特征被聚合，并采用“通道洗牌”算子来实现不同子特征之间的信息通信。 所提出的 SA 模块高效且有效，例如，SA 针对主干 ResNet50 的参数和计算量分别为 300 vs. 25.56M 和 2.76e-3 GFLOPs vs. 4.12 GFLOPs，并且性能提升超过 1.34% Top-1 准确度方面。 对常用基准（包括用于分类的 ImageNet-1k、用于对象检测的 MS COCO 和实例分割

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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 1155
yolov8，yolov8改进，yolov8添加注意力机制，yolov8
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入SpatialGroupEnhance注意力机制，并构建C2f_SGE
tsg6698的博客
08-02 333
然而，这些子特征的激活通常在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。SGE 是一种轻量级的空间注意力增强模块，旨在通过为每个语义组的每个空间位置生成关注因子来调整每个子特征的重要性，从而使每个独立组能够自主地增强其学到的表达并抑制潜在的噪声。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~
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
Limiiiing的博客
08-22 2082
这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10改进CBAM注意力机制
tsg6698的博客
06-11 7087
模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。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~新建一个yolov10nCBAM.yaml文件后，在Backbone部分添加了CBAM注意力机制，大家可以在其他地方多尝试。在CBAM.py文件里添加给出的CBAM代码。模型结构打印，成功运行。
【RT-DETR有效改进】利用EMAttention加深网络深度提高模型特征提取能力（特征选择模块）
Snu77的博客
02-17 2144
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，本专栏的改进内容全网独一份深度改进RT-DETR非那种无效Neck部分改进，
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入HAttention(HAT）注意力
tsg6698的博客
09-02 889
在训练阶段，我们还采用了相同任务的预训练策略，以挖掘模型进一步改进的潜力。Hybrid Attention Transformer (HAT) 模块是一个结合了通道注意力和基于窗口的自注意力方案的模型，它利用这两种机制的互补优势来激活更多的输入像素以进行更好的图像重建。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YOLOv8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~
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示
Limiiiing的博客
09-05 1221
本文记录的是基于Shuffle Attention注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。通过独特的设计原理，在保持轻量级的同时实现了高效的特征注意力机制，增强了网络的表示能力。本文对YOLOv9的进行二次创新，以增强模型性能。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加DAttention (DAT)注意力机制实现极限涨点
走向CTO的路上...
07-10 845
YOLOv8作为目前主流的目标检测算法之一，其基础模型结构高效、易于部署，但仍存在一些可以优化的空间。注意力机制是一种近年来兴起的一种有效提升模型性能的技术，将其引入YOLOv8模型可以显著提升模型的精度和鲁棒性。本文将介绍如何将DAttention (DAT)注意力机制添加到YOLOv8模型中，以实现极限涨点。本文介绍了如何将DAttention (DAT)注意力机制添加到YOLOv8模型中，并实现了完整的代码实现和部署测试搭建。
YOLOv5改进 | 注意力篇 | HAttention超分辨率重建助力小目标检测 (全网独家首发)
Snu77的博客
01-06 2089
本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制，混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局的像素信息，从而提供更为精确的结果(这个注意力机制挺复杂的光代码就700+行)，但是效果挺好的也是10月份最新的成果非常适合添加到大家自己的论文中。
YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息
Limiiiing的博客
10-09 1016
本文记录的是基于MCA注意力模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。普通的轴向注意力难以实现长距离交互，不利于捕获分割任务中所需的空间结构或形状，而MCA注意力，在改进YOLOv10的过程中，能够契合目标形态，更有效的获取目标的全局信息。
最新改进YOLOv8系列：YOLOv8改进ShuffleNetV2，有效涨点！
weixin_51692073的博客
09-04 7722
主干网络为ShuffleNetV2, 其主要结构Inverted_residual_unit的组成单元如下图 c、d所示:ShuffleNetV1结构的问题：如上图(a)(b)在ShuffleNetv1的模块中，大量使用了1x1组卷积，这违背了G2原则，另外v1采用了类似ResNet中的瓶颈层（bottleneck layer），输入和输出通道数不同，这违背了G1原则。同时使用过多的组，也违背了G3原则。短路连接中存在大量的元素级Add运算，这违背了G4原则。
YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像
Limiiiing的博客
11-04 730
解决传统卷积和注意力机制的局限性传统卷积神经网络（CNN）在处理图像分割时，对于不同尺度的物体检测存在问题。如果物体超出对应网络层的感受野，会导致分割不足；而过大的感受野相比物体实际大小，背景信息可能会对预测产生不当影响。虽然能通过注意力机制聚合全局信息，但在有效建模局部信息方面存在局限，难以检测局部纹理。充分利用体积上下文并提高计算效率大多数当前方法处理三维体积图像数据时采用逐片处理的方式（伪3D），丢失了关键的片间信息，降低了模型的整体性能。需要一种。
YOLOv11实战电力设备缺陷检测
weixin_40280870的博客
04-06 407
本文采用YOLOv11作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对电力设备缺陷数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的电力设备缺陷图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取电力设备缺陷的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了电力设备缺陷识别的自动化水平，还为电力设备缺陷系统的构建提供了有力支持
使用YoloV5和Mediapipe实现——上课玩手机检测（附完整源码）
WenJGo的博客
04-03 1487
人人都可以实现的人工智能代码，学生党的噩梦，使用手机检测！！！
YOLO V8中的​“中心点邻近区域 + 动态IoU匹配“
thequitesunshine007的博客
04-06 421
它是联合优化正样本分配的策略，旨在更精准地匹配预测框与真实目标的位置关系。
YOLOv12 训练实战，train.py 常用参数介绍
最新发布
darcsdn
04-06 143
前几期的视频介绍了数据标注、数据集准备以及yolov12的环境准备，今天开始训练。指定使用哪个gpu，也可以同时用多个，比如'0,1,2'，就是用三块gpu。指定data.yaml文件路径，前面视频创建的yaml文件。YOLOv12 训练实战，train.py 常用参数介绍。出现训练中断，如果想要继续，将resume改成True。首先创建训练脚本，完整代码如下。如果内存炸了，就把这个降低。
使用RKNN进行yolo11-cls部署
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
04-01 158
实现方式：通常对 YOLO 系列的骨干网络（Backbone）进行微调，去除原模型中用于检测边界框的头部（Head）部分，添加适用于分类任务的全连接层或全局平均池化层等，将输出调整为对应分类类别的概率分布。例如，在 YOLOv8 中就包含了分类模型，它基于其强大的骨干网络，通过简单的结构调整，能够高效地完成图像分类任务。YOLO（You Only Look Once）是一系列高效的目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过单个神经网络直接在图像上预测边界框和类别概率。
【解决Ultralytics YOLO 训练与验证精度不一致的问题】
云卷云舒___________的博客
04-02 259
Ultralytics YOLO训练结束时的验证与单独验证mAP指标未对齐，本文探讨了 batch 和 half 参数对其影响，并通过实验验证：保持 batch 与 half 参数一致可有效对齐训练与验证指标，从而提升模型评估的可靠性。
cmake的onnxruntime使用（YOLOv8上演示）
weixin_45303602的博客
04-02 277
关于编译，可以借助vs2022或其他版本编译，或者下载到本地编译。
yolov11注意力机制
12-30
### YOLOv11中的注意力机制 #### 注意力机制的作用 在YOLOv11中引入了深度卷积注意力机制，这有助于模型更有效地提取图像中的深层语义信息[^1]。通过这种方式，可以显著提升目标检测任务的表现。 #### Shuffle Attention (SA) 的实现细节 Shuffle Attention是一种专门为深度卷积神经网络设计的新型注意力模块，在YOLOv11中有广泛应用。该方法能够增强特征图的空间和通道依赖关系，从而提高模型性能。具体来说： - **空间维度上的注意力建模**：通过对输入特征图施加自适应权重来突出重要区域。 - **通道间的信息交互**：利用逐点卷积操作促进不同通道之间的信息流动。 ```python class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) scale = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) scale = self.conv1(scale) return x * self.sigmoid(scale) class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) * x ``` 上述代码展示了如何构建两个基本组件——`SpatialAttention` 和 `ChannelAttention` 来组成完整的Shuffle Attention结构。 #### 应用场景 这种改进后的YOLO架构特别适用于复杂背景下的多尺度物体识别问题。由于其强大的表征能力以及高效的计算效率，使得它成为实时视频流处理的理想选择之一。
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