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)

已于 2024-07-31 22:01:37 修改
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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 人工智能 计算机视觉 神经网络
于 2024-07-31 20:26:24 首次发布
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1. SELA介绍

          SELA（Spatial Enhanced Local Attention）注意力机制结合了局部增强和全局注意力机制，具有以下优势：

         (1). 局部特征增强：
         SELA 机制通过自适应池化（Adaptive Pooling）分别在高度和宽度方向上对输入特征图进行降维，提取出行和列方向上的局部特征。然后，通过 1x1 卷积和分组归一化（Group Normalization）对这些局部特征进行进一步处理。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。

          (2). 自适应特征融合：
         通过在行和列方向上分别进行池化操作，并使用卷积和归一化后的特征图进行相乘，SELA 可以有效地融合不同方向上的局部特征。这种自适应融合方式使得模型能够更好地捕捉到图像中的空间结构信息，从而提升特征提取的效果。

          (3). 全局上下文捕捉：
         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

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YOLO11改进|注意力机制篇|引入ELA注意力机制
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YOLO11添加ELA注意力机制
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)
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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~
48、兰州大学、青海师范：专门用于深度CNNs的天阶斗技-ELA Local Attention
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作者分析了坐标注意力（CA），并通过实验验证了其在卷积神经网络（CNN）结构中对批量归一化（BN）和通道维度减少的负面影响。基于上述分析，作者提出了一种轻量级且高效的局部注意力（ELA）模块。这个模块帮助深度CNN更准确地定位感兴趣的目标，在仅增加少量参数的情况下显著提高了CNN的整体性能。在包括ImageNet、MS COCO和Pascal VOC在内的流行数据集上的大量实验结果表明，作者提出的方法在性能上超越了当前的最新注意力方法，同时保持了有竞争力的模型复杂度。
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
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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~
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2024年出了一个新的随插随用的注意力机制ELA(Efficient Local Attention)。ELA-B 和 ELA-S 在具有更深结构的网络上表现最佳。文中总结了CA模块的不足之处并针对CA的缺点提出了ELA模块。
【论文阅读】ELA: Efficient Local Attention for Deep Convolutional Neural Networks
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众所周知，图像的空间维度包含关键的位置信息，而现有的注意力机制要么无法有效利用这种空间信息，要么以降低通道维数为代价。为了解决这些局限性，本文提出了一种高效局部注意力（Efficient Local Attention，ELA）方法，通过分析Coordinate Attention(CA) method的局限性，确定了Batch Normalization中泛化能力的缺乏、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。
【即插即用】ELA注意力机制（附源码）
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介绍一种即插即用的全新注意力机制模块，包含源码
YOLOv8改进 添加轻量级注意力机制ELAttention
分享一些自己改进代码的实例
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本文在YOLOv8的基础上添加轻量化注意力机制ELA，通过只计算局部邻居之间的相关性来减少计算和存储成本，助力涨点！
ELA：深度卷积神经网络的高效局部注意力机制
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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。
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
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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~
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10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
08-25 699
(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。这些多尺度特征融合能够更全面地捕捉图像中不同尺寸的目标物体，提升特征的表达能力。(5). 最终特征融合：该机制在多尺度卷积和注意力模块之后，使用1x1卷积进行最终特征的融合和压缩，从而有效地减少参数量和计算复杂度，并在保证特征表达能力的同时提高了模型的效率。
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
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07-31 831
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~
ELA~~
whaosoft143ai的博客
03-11 1690
因此，本文提出了用于深度CNN的Efficient Local Attention（ELA）模块，它准确地捕获了感兴趣区域的位置，保持了输入特征图通道的维度，并保持了其轻量级特性，如图2(c)所示。作者精心设计了ELA中的三个超参数，从而形成了四个不同版本：ELA-T，ELA-B，ELA-S和ELA-L，以满足不同视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割的特定需求。值得注意的是，当ResNet50作为基础网络时，ELA仅增加了0.03%的参数数量，却将绝对性能提升了0.8%，清楚地展示了ELA的有效性。
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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。
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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。
yolov11添加注意力机制ELA
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### 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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