YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入ECA注意力机制

最新推荐文章于 2025-04-08 20:54:31 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 目标检测 计算机视觉
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1.ECA介绍

摘要：最近，通道注意力机制已被证明在提高深度卷积神经网络（CNN）性能方面具有巨大潜力。 然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意力模块以实现更好的性能，这不可避免地增加了模型的复杂性。 为了克服性能和复杂性权衡的悖论，本文提出了一种高效通道注意（ECA）模块，该模块仅涉及少量参数，同时带来了明显的性能增益。 通过剖析 SENet 中的通道注意力模块，我们凭经验证明避免降维对于学习通道注意力非常重要，适当的跨通道交互可以保持性能，同时显着降低模型复杂性。 因此，我们提出了一种无需降维的局部跨通道交互策略，可以通过一维卷积有效地实现。 此外，我们开发了一种自适应选择一维卷积核大小的方法，确定局部跨通道交互的覆盖范围。 所提出的 ECA 模块高效且有效，例如，我们的模块针对 ResNet50 主干网的参数和计算量分别为 80 vs. 24.37M 和 4.7e-4 GFLOPs vs. 3.86 GFLOPs，性能提升超过 2% 就Top-1准确率而言。 我们以 ResNets 和 MobileNetV2 为骨干，在图像分类、对象检测和实例分割方面广泛评估了我们的 ECA 模块。 实验结果表

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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
07-10 356
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模型改进-模块-引入空间自适应特征调制模块SAFM 提升多尺度、小目标检测
qq_64693987的博客
12-24 2844
SAFM 是一种空间自适应特征调制机制，它主要应用于图像超分辨率任务中。通过对输入特征进行动态调制，SAFM 能够自适应地选择代表性的特征表示，从而更好地恢复图像的细节和清晰度。这种机制的核心在于它能够从多尺度的角度处理特征，同时考虑局部和全局的信息，使得生成的特征更加具有判别性和鲁棒性。通道分割与初步处理首先对归一化的输入特征进行通道分割操作，产生四个部分组件。其中一个部分用深度卷积进行处理。其余三个部分则被送入多尺度特征生成单元，经过下采样、卷积和上采样等操作来生成多尺度特征。多尺度特征整合。
YOLOv11改进 | YOLOv11引入MobileNetV4
最新发布
MR_Colorful的博客
04-08 1260
主要是对该文章进行复现，以及对一些问题进行解答。
RTDETR改进专栏(包含RTDETR、YOLOV5-DETR、YOLOV8-DETR)
qq_37706472的博客
01-28 2万+
RTDETR改进专栏(性价比高，创新度高)，目前RTDETR改进已经有230+个改进点！
YOLOv11模型改进-注意力机制-引入自适应稀疏自注意力ASSA
qq_64693987的博客
10-16 3956
Adaptive Sparse Self-Attention（ASSA）是自适应稀疏Transformer（AST）模型中的关键组件，主要用于提升图像恢复任务的性能。ASSA的设计旨在减少标准Transformer模型中由于无关区域引入的噪声交互，同时解决特征冗余问题。稀疏自注意力（SSA）：使用基于ReLU的稀疏注意力机制，过滤掉查询与键之间低匹配的无关交互。这可以减少无效特征的参与，帮助聚焦在最有价值的信息交互上。
YOLOv11改进-卷积-引入Upsampling by Dynamic DySample 解决传统上采样灵活性问题
qq_64693987的博客
10-17 3641
现有的上采样方法如等，依赖于动态卷积来生成上采样的内容感知核，但这些方法需要额外的子网络生成动态卷积核计算量较大。尤其是 FADE 和 SAPA 需要高分辨率的特征图作为引导，进一步增加了计算负担，并限制了应用场景。DySample的核心思想是将上采样过程重新定义为点采样（Point Sampling）。通过学习输入特征图中的采样点坐标，DySample 生成内容感知的采样点来对特征图进行重新采样，而不是使用动态卷积核。具体实现步骤如下：​​1. 输入特征图：大小为 C×H×W的输入特征图。
YOLOv11改进，YOLOv11改进损失函数采用Powerful-IoU：自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数（2024年最新IOU）
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
10-09 1291
物体定位是物体检测中的一项关键任务，它严重依赖于边界框回归 (BBR) 损失函数的评估和优化。因此，边界框回归损失函数显著影响物体检测器的性能。大多数 BBR 损失可归类为 𝑙𝑛-norm 和基于 IoU 的损失。如下图所示，不同IoU 损失函数引导的锚框回归过程。彩色框为不同损失函数引导的锚框在回归过程中的分布。很明显，PIoU 损失引导的锚框回归最快，可以最快地逼近目标框。而且，除 PIoU 损失外，所有损失函数引导的锚框都存在面积扩大的问题，而 PIoU 损失引导的锚框不存在此问题。
YOLOv11模型改进-注意力-引入单头自注意力Single-Head Self-Attention（SHSA）解决小目标、遮挡
qq_64693987的博客
10-21 4155
SHSA通过仅对部分输入通道应用单头注意力，减少了计算冗余和内存访问成本。部分通道处理：仅对部分输入通道（默认比例为1/4.67）应用注意力层，其余通道保持不变。全通道投影：最终的投影应用于所有通道，确保注意力特征有效传播到所有通道。简化操作：减少内存绑定操作，提高了计算效率。
YOLOv12改进 | 注意力篇 | YOLOv12引入ECA注意力机制
tsg6698的博客
03-14 1070
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YOLOv12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 | 注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
Snu77的博客
07-14 1568
这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇，包含一些简单的注意力机制，本来一直不想发这些内容的（网上教程太多了，发出来增加文章数量也没什么意义），但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程，本文的内容不会过度的去解释原理，更多的是从从代码的使用上和实用的角度出发去写这篇教程。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、GAM2.1 GAM的介绍。
YOLOv8改进 | 注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
热门推荐
Snu77的博客
03-22 3万+
官方论文地址：官方论文地址点击此处即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击此处即可跳转GAM旨在通过设计一种机制，减少信息损失并放大全局维度互动特征，从而解决传统注意力机制在通道和空间两个维度上保留信息不足的问题。GAM采用了顺序的通道-空间注意力机制，并对子模块进行了重新设计。具体来说，通道注意力子模块使用3D排列来跨三个维度保留信息，并通过一个两层的MLP增强跨维度的通道-空间依赖性。
YOLOv11改进 | 添加注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
Snu77的博客
10-23 2876
这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇，包含一些简单的注意力机制，本来一直不想发这些内容的（网上教程太多了，发出来增加文章数量也没什么意义），但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程，本文的内容不会过度的去解释原理，更多的是从从代码的使用上和实用的角度出发去写这篇教程。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、GAM2.1 GAM的介绍2.2 GAM的核心代码。
YOLOv11模型改进-模块-引入特征细化模块FRFN 解决小目标、遮挡等问题
qq_64693987的博客
12-24 2118
FRFN 是一种专门设计的深度学习结构，旨在提高图像处理任务中的特征表示能力。它的核心设计理念是通过逐层细化和优化特征图，从而实现更高的分类和检测精度。1. 特征提取层：通过卷积层提取初始特征，并进行批量归一化以增强稳定性。2. 特征细化模块：在每个模块中，当前层特征图与前一层特征图进行融合，以强化特征表示。3. 跳跃连接：通过跳跃连接保留多尺度信息，帮助缓解深层网络中的信息丢失。4. 非线性激活：使用激活函数（如ReLU）增加模型的非线性能力。5. 输出层。
YOLOv11改进 | Neck篇 | YOLOv11引入Slim-Neck（轻量）
tsg6698的博客
10-01 2247
在标准的CNN架构中，随着网络深度的增加，空间信息逐步转化为通道信息，这一转换过程在每次特征图的空间压缩和通道扩展操作中往往伴随着语义信息的部分损失。GSConv通过其独特的设计，旨在在维持较低时间复杂度的同时，最大化地保留通道之间的潜在连接，从而减少信息的丢失。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改进 | 卷积模块 | 分布移位卷积DSConv替换Conv
kay_545
10-05 1562
yolo11，yolo11改进，卷积，轻量化
YOLOv11改进 | 主干部分 | 引入MobileNetV4结构
m0_64858060的博客
02-28 3857
YOLOv11改进 | 主干部分 | 引入MobileNetV4结构
YOLOv11改进 | 融合篇，YOLOv11改进主干网络为MobileNetV3+CA注意机制
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
10-11 1592
MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源使用场景。这些模型随后被适配并应用于目标检测和语义分割任务。
YOLOv11改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv11结合全新多尺度线性注意力机制MLAttention(全网独家创新)
tsg6698的博客
10-02 2128
(2). 多层次的特征融合：MLAttention模块中的多组卷积层会提取不同层次的特征，并通过逐步累加的方式将这些特征进行融合。这种设计不仅保留了原始特征的基本信息，还通过注意力机制对特征进行了加强，能够在保留基础信息的同时突出关键特征，进一步提升模型的特征表达能力。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添加ECA注意力机制
03-21
### 在 YOLOv11 中集成 ECA 注意力机制 为了在 YOLOv11 中添加 ECA (Efficient Channel Attention) 注意力机制，可以借鉴 YOLOv8 的实现方式并调整至适合 YOLOv11 架构的设计。以下是具体方法和代码示例。 #### 设计思路 ECA 注意力机制通过引入一维卷积来捕获通道间的依赖关系，从而增强模型的特征表达能力[^1]。在 YOLOv11 中，可以通过修改网络结构，在特定的卷积层之后插入 `ECALayer` 模块以提升性能。需要注意的是，具体的插入位置应根据 YOLOv11 的架构特点进行合理选择，通常是在骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）或者检测头（Head）中的某些关键卷积操作后加入该模块。 --- #### 实现代码示例 以下是一个完整的 Python 实现： ```python import torch import torch.nn as nn class ECALayer(nn.Module): """ECA Layer用于强化通道间的关系""" def __init__(self, channel, gamma=2, b=1): super(ECALayer, self).__init__() kernel_size = int(abs((math.log(channel, 2) + b) / gamma)) kernel_size = kernel_size if kernel_size % 2 else kernel_size + 1 self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) # 假设这是YOLOv11的一个基础卷积块 class ConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding): super(ConvBlock, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), ECALayer(out_channels) # 添加ECA注意力机制 ) def forward(self, x): return self.conv(x) # 使用ConvBlock构建YOLOv11的部分骨架网络 class Backbone(nn.Module): def __init__(self): super(Backbone, self).__init__() self.layer1 = ConvBlock(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.layer2 = ConvBlock(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) return x if __name__ == "__main__": model = Backbone() input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) output = model(input_tensor) print(output.shape) ``` 上述代码展示了如何定义 `ECALayer` 并将其嵌入到 YOLOv11 的卷积块中。注意，这里的 `ConvBlock` 是一个简化版的卷积单元，实际应用时可能需要适配更复杂的 YOLOv11 骨干网结构[^2]。 --- #### 关键点说明 1. **ECA 层的作用** ECA 层通过对全局平均池化后的特征图施加一维卷积操作，动态计算每个通道的重要性权重，并以此调节输入张量的不同通道贡献比例。 2. **插入位置的选择** 插入点应当位于能够显著影响最终预测质量的关键路径上。例如，在骨干网络的最后一级特征提取阶段或颈部网络的融合部分均可考虑加入 ECA 层。 3. **超参数设置** 核心大小由公式 \( k = \left\lfloor{\frac{|log_2(C)+b|}{gamma}}\right\rfloor \)，其中 \( C \) 表示当前层的通道数，\( gamma \) 和 \( b \) 则为经验常数值，默认分别为 2 和 1。 --- ####
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