YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入24年最新的ELA注意力机制，并构建C2f_ELA

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 目标检测 深度学习 计算机视觉 人工智能 神经网络
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1. ELA介绍

1.1  摘要：注意力机制由于能够有效增强深度神经网络的性能而在计算机视觉领域获得了重要的认可。然而，现有的方法往往难以有效地利用空间信息，或者，如果它们这样做，它们的代价是减少通道维度或增加神经网络的复杂性。为了解决这些限制，本文介绍了一种高效的本地注意力（ELA）方法，实现了一个简单的结构，大幅度的性能改善。通过分析协同注意力方法的局限性，指出批量归一化方法泛化能力不足、降维对通道注意力的不利影响以及注意力生成过程的复杂性。为了克服这些挑战，我们提出了1D卷积和组归一化特征增强技术的结合。这种方法通过有效地编码两个1D位置特征图而无需降维，同时允许轻量级实现，从而实现感兴趣区域的准确定位。我们精心设计了ELA中的三个超参数，产生了四个不同的版本：ELA-T，ELAB，ELA-S和ELA-L，以满足不同视觉任务的具体要求，如图像分类，目标检测和语义分割。ELA可以无缝集成到深度CNN网络中，如ResNet、MobileNet和DeepLab。对ImageNet、MSCOCO和Pascal VOC数据集的广泛评估表明，在上述所有三个视觉任务中，所提出的ELA模

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ELA：深度卷积神经网络的高效局部注意力机制
AI浩
04-05 1927
注意力机制由于其能够有效提升深度神经网络性能的能力，在计算机视觉领域获得了广泛认可。然而，现有方法往往难以有效利用空间信息，或者在利用空间信息的同时会牺牲通道维度或增加神经网络的复杂性。为了解决这些局限性，本文提出了一种高效的局部注意力（ELA）方法，该方法以简单的结构实现了显著的性能提升。通过分析坐标注意力方法的局限性，我们发现了批量归一化缺乏泛化能力、维度减少对通道注意力的不利影响以及注意力生成过程的复杂性等问题。为了克服这些挑战，我们提出了将一维卷积和组归一化特征增强技术融入ELA的方法。
YoloV8改进策略：Neck改进改进|ELA（独家原创与复现）
m0_47867638的博客
04-08 2845
本文使用最新的ELA注意力机制改进YoloV8，实现涨点！改进方式简单易用，涨点明显！欢迎大家使用。大家在订阅专栏后，记着加QQ群啊！有些改进方法确实有难度，大家在改进的过程中遇到问题，我会解答和指导！
YOLO11改进|注意力机制篇|引入ELA注意力机制
A1983Z的博客
10-05 2299
YOLO11添加ELA注意力机制
【YOLO11改进 - 注意力机制】ELA(Efficient Local Attention)：深度卷积神经网络的高效局部注意力机制
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。
10-29 338
【YOLO11改进 - 注意力机制】ELA(Efficient Local Attention)：深度卷积神经网络的高效局部注意力机制
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年最新的ELA注意力机制，并构建C2PSA_ELA
tsg6698的博客
10-14 771
为了解决这些限制，本文介绍了一种高效的本地注意力（ELA）方法，实现了一个简单的结构，大幅度的性能改善。我们精心设计了ELA中的三个超参数，产生了四个不同的版本：ELA-T，ELAB，ELA-S和ELA-L，以满足不同视觉任务的具体要求，如图像分类，目标检测和语义分割。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结合LSKA注意力机制和ELA注意力机制形成全新的LESKA注意力机制和C2f_LESKA(全网独家创新)
tsg6698的博客
08-03 833
LSKA使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）技术，通过水平和垂直方向的卷积操作（如`conv0h`和`conv0v`），结合不同的膨胀卷积（Dilated Convolution），在保持计算效率的同时，进一步扩大感受野。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24年最新的ELA注意力机制和Softmax Attention形成全新的SELA注意力机制和C2f_SELA(全网独家创新)
tsg6698的博客
07-31 1246
通过这种方式，SELA 可以更好地捕捉到图像中细粒度的局部信息，增强了对局部特征的敏感度。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~综上SELA 注意力机制通过结合局部增强和全局注意力，在图像特征提取中具有显著的优势，能够更好地捕捉和融合图像中的局部细节和全局信息，从而提升模型的特征表示能力和图像理解效果。
YoloV8改进策略：BackBone改进|2024年最新注意力机制ELA（独家原创，全网首发）
m0_47867638的博客
04-05 2877
本文使用最新的ELA注意力机制改进YoloV8，实现涨点！改进方式简单易用，涨点明显！欢迎大家使用。大家在订阅专栏后，记着加QQ群啊！有些改进方法确实有难度，大家在改进的过程中遇到问题，我会解答和指导！
YOLOv11改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv11结合24年最新的ELA注意力机制和Softmax Attention形成全新的SELA注意力机制
tsg6698的博客
10-04 476
SELA 同时引入了Softmax Attention，通过对输入特征图进行 1x1 卷积，得到查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个特征图，然后计算这些特征图之间的相关性矩阵，使用 Softmax 函数归一化后再进行加权求和，从而获得全局上下文信息。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。
YOLO学习笔记 ｜ 基于YOLOv5的车辆行人重识别算法研究（附matlab代码）
尘世冰封的专栏
04-02 206
本文提出了一种基于YOLOv5的车辆行人重识别（ReID）算法，结合目标检测与特征匹配技术，实现高效的多目标跟踪与识别。通过引入注意力机制、优化损失函数和轻量化网络结构，显著提升了检测精度与重识别效率。实验表明，改进后的算法在VERI-776数据集上达到80.6%的mAP，检测速度达106 FPS，适用于实时监控场景。
OpenCV、YOLO与大模型的区别与关系
真相很简单
03-29 759
OpenCV是基础工具库，解决传统图像处理问题。YOLO是高效的深度学习模型，解决特定任务（目标检测）。大模型是通用人工智能的探索，解决复杂、跨模态任务。在实际项目中，三者可结合使用：OpenCV 处理数据流，YOLO 负责实时检测，大模型完成高层语义理解或生成。
基于YOLOv8的车辆跟踪系统实战指南
m0_65481401的博客
04-05 670
本文实现的车辆跟踪系统在保持简洁性的同时，兼顾了实用性和扩展性。随着YOLO系列算法的持续进化，读者可定期更新模型版本（当前最新为YOLOv8.5.0）以获得更好的性能表现。建议结合具体应用场景调整参数，并尝试集成更复杂的业务逻辑。扩展学习资源。
yolov11添加注意力机制ELA
03-21
### 集成 ELA 注意力机制到 YOLOv11 在 YOLOv11 中集成 ELA（Efficient Local Attention）注意力机制可以通过调整其架构并引入额外的模块来完成。以下是具体方法及其示例代码。 #### 架构修改 ELA 的核心在于通过调节 `kernel_size`、`groups` 和 `num_group` 参数，在性能和复杂度间找到平衡点[^1]。因此，可以将 ELA 插入到 YOLOv11 的特征提取部分（通常是 backbone 或 neck），从而增强模型对局部特性的关注能力。 对于 ResNet 类型的 backbone，可以直接替换其中的部分 BasicBlock 或 Bottleneck 结构为带有 ELA 的版本[^2]。如果使用其他类型的 backbone，则需适配对应的层结构。 #### 示例代码 下面是一个简单的 PyTorch 实现，展示如何在 YOLOv11 的 backbone 层中加入 ELA： ```python import torch import torch.nn as nn class ELAModule(nn.Module): def __init__(self, channels, kernel_size=3, groups=4, num_groups=8): super(ELAModule, self).__init__() self.conv = nn.Conv1d(channels, channels, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size//2), groups=groups) self.gn = nn.GroupNorm(num_groups=num_groups, num_channels=channels) def forward(self, x): b, c, h, w = x.size() y = x.view(b * c, 1, h * w).permute(0, 2, 1) # 调整形状以便应用一维卷积 y = self.conv(y) y = y.permute(0, 2, 1).view(b, c, h, w) y = self.gn(y) return x + y # 残差连接 class ModifiedResNetBackbone(nn.Module): def __init__(self, original_backbone): super(ModifiedResNetBackbone, self).__init__() layers = list(original_backbone.children()) for i in range(len(layers)): if isinstance(layers[i], nn.Sequential): # 替换特定层中的基本块 new_layer = [] for block in layers[i]: ela_module = ELAModule(block.expansion * block.inplanes) new_block = nn.Sequential(block, ela_module) new_layer.append(new_block) layers[i] = nn.Sequential(*new_layer) self.backbone = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.backbone(x) def integrate_ela_into_yolov11(model, resnet_backbone): modified_backbone = ModifiedResNetBackbone(resnet_backbone) model.backbone = modified_backbone return model ``` 上述代码定义了一个名为 `ELAModule` 的新组件，并将其嵌套至 Backbone 的每一层之后。此操作有助于捕捉更精细的空间依赖关系^。 #### 讨论与优化建议 尽管该方案能够显著改善目标检测效果，但也可能增加计算开销。为此，应仔细测试不同配置下的速度-精度权衡，例如尝试较小的 `kernel_size` 值或者减少分组数量 `groups` 来降低内存消耗^。 另外值得注意的是，虽然这里仅展示了基于 ResNet 的例子，但对于 Darknet 等专用 backbones 同样适用——只需按照相似逻辑重构对应单元即可^。 ---
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