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)

最新推荐文章于 2025-03-12 08:15:00 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 计算机视觉 深度学习 人工智能 机器学习 目标检测 神经网络
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1. DSAttention介绍

DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点：

          (1). 全局信息捕捉能力：DSAttention机制通过使用软注意力机制（Softmax Attention）来计算特征图的全局相关性。这种方式能够更好地捕捉图像中的全局信息，有助于增强对复杂场景或大尺度物体的识别能力。

           (2). 多尺度信息融合：该机制引入了多尺度卷积操作，包括不同大小的卷积核（如5x5、1x7、7x1、1x11、11x1、1x21、21x1）来提取不同尺度的特征。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。

           (3). 方向信息捕捉：通过采用非对称卷积核（如1x7、7x1、1x11、11x1），该机制可以有效捕捉图像中的方向性信息。这种方向性信息对于检测和识别具有特定方向的物体非常重要，如道路标志等。

           (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。

           (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1

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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改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入Polarized Self-Attention注意力机制
tsg6698的博客
10-03 1322
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。
YOLO11改进-模块-引入点亮交叉注意力模块（Lighten Cross-Attention，LCA） 提升模型对图像细节的捕捉能力，以实现更精准的显著目标检测。
最新发布
qq_64693987的博客
03-12 1794
LCA 模块旨在促进 HV 分支和强度分支之间的交互引导，学习两个分支的互补信息。通过交叉注意力块（CAB），让 HV 特征和强度特征相互引导，例如将一个分支作为查询，另一个分支作为键和值，以此学习互补潜力。同时，基于 Retinex 理论，强度增强层（IEL）对相关张量进行分解处理，以改善图像的亮度并去除饱和区域；颜色降噪层（CDL）则用于避免噪声伪影和颜色偏移，最终提升增强图像的视觉效果。
YOLO11改进-模块-引入极性感知注意力 Polarity-Aware Attention
qq_64693987的博客
02-25 1329
在传统的模型注意力机制里，就好比我们看东西只看一半。它常常会把一些带有 “负” 含义的信息丢掉，只留下 “正” 信息。比如说，在判断两个事物的关系时，只关注它们相似、匹配的地方，而忽略了它们之间不匹配、相反的部分。极性感知注意力就改进了这一点，它把每个信息（查询向量和键向量）都拆成 “正” 和 “负” 两个部分。这样一来，模型在计算两个信息之间的关系时，不仅会考虑它们相同符号（比如都为正或者都为负）部分的相似程度，还会考虑不同符号（一个正一个负）部分的相互作用。
YOLOv11改进 | 上采样篇 | YOLOv11引入DySample轻量级动态上采样器
tsg6698的博客
10-03 2536
虽然最近的基于内核的动态上采样器（如CARAFE、FADE和SAPA）的性能提升令人印象深刻，但它们引入了大量工作负载，主要是由于耗时的动态卷积和用于生成动态内核的额外子网。DySample模块的设计旨在解决现有动态上采样器的高计算开销和复杂性问题，同时提供更好的性能和效率。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 | 注意力篇 | YOLOv10改进CA注意力机制
tsg6698的博客
06-12 3583
摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中，提出了一种新颖的移动网络注意力机制，我们称之为“协调注意力”。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
08-25 759
(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有效涨点专栏目录 | 目前已有100+篇内容，内含各种卷积模块，主干网络，注意力机制，损失函数等创新点改进
tsg6698的博客
08-03 3733
YOLOv10专栏持续复现网络上各种顶会内容，同时专栏内容可以用于YOLOv8改进~,欢迎大家订阅！！！
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入LSK注意力机制
tsg6698的博客
06-14 1011
这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。与传统的卷积操作相比，大尺度卷积核能够覆盖更大的感受野，从而捕捉到更丰富的上下文信息。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~在LSK.py文件里添加给出的LSK代码。
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 2262
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。
YOLOV11改进系列指南
zhangguanghao9的博客
11-19 1867
6. 轻量化模型的设计：YOLOV11还引入了轻量化模型的设计思路，例如使用深度可分离卷积、通道注意力机制等，以在保持检测精度的情况下降低模型的计算量和参数数量。总而言之，YOLOV11改进了YOLOV3的各个方面，包括特征提取网络、网络结构、数据增强、损失函数、类别推理和轻量化模型设计等，以提高目标检测的性能和效果。5. 类别推理的改进：YOLOV11采用了更精准的类别推理策略，例如使用更多的类别特征、引入类别置信度等，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
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 9019
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。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量
Limiiiing的博客
09-18 1749
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑GT（Ground Truth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Shape-IoU提出了一种关注边界框本身形状和尺度的边界框回归方法。
YOLOv11全网最新创新点改进系列：Cvpr2024最新改进-MEEM的多尺度细节增强与YOLOv11融合，实现极速、高精度的显著物体检测，以毫秒级的速度捕捉每一处关键细节,有效涨点！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
01-11 1561
YOLOv11全网最新创新点改进系列：Cvpr2024最新改进-MEEM的多尺度细节增强与YOLOv11融合，实现极速、高精度的显著物体检测，以毫秒级的速度捕捉每一处关键细节,有效涨点！！
YOLO11改进-模块-引入混合结构模块Mix Structure Block 提高多尺度、小目标
qq_64693987的博客
02-24 2149
多尺度并行大卷积核模块（MSPLCK）：大卷积核具有更大的有效感受野和更高的形状偏差，能通过扩大感受野在学习的潜在域空间中捕获更多结构化信息，帮助单个像素基于大范围周围像素恢复图像并还原物体形状；小卷积核则专注于细节特征，恢复纹理细节。不同大小的卷积核并行工作，可从不同尺度关注图像区域，提取多尺度特征，这些特征在通道维度上连接，再经多层感知器处理，既能融合不同类型特征，又能拟合去雾特征。增强并行注意力模块（EPA）
YOLO11改进-模块-引入混合池化注意力模块Hybrid Pooling Attentio解决小目标问题、遮挡问题
qq_64693987的博客
02-26 1863
平均池化和最大池化操作的结合可以有效整合通用和详细信息，增强特征图的表示能力。平均池化近似窗口内的值，类似对日常经验的模糊记忆，能获取数据的大致趋势；最大池化捕获窗口内的峰值，类似对重要或特殊事件的清晰记忆，可突出数据的关键特征。通过在不同空间维度上分别进行平均池化和最大池化操作，HPA 可以从不同角度捕捉特征信息。同时，利用分组和重加权的思想，对输入特征图进行分组处理，通过跨空间学习的方式整合不同组的特征，自适应地重新校准通道间的关系，实现不同的跨通道交互，从而有效捕捉和学习复杂的低级特征表示。
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。
一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理
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黎国溥
10-08 3万+
本文分享YOLO11的关键改进点、性能对比、安装使用、模型训练和推理等内容。YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务。1. YOLOv3：核心改进：YOLOv3 是 YOLO 系列的第三代，由 Joseph Redmon 于 2018 年发布，标志着 YOLO 从原始的单尺度检测进化到多尺度检测。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加Deformable-LKA
03-12
### 将注意力机制与 Deformable-LKA 集成至 YOLOv8 #### 1. 注意力机制简介 注意力机制允许模型聚焦于输入数据的关键部分，从而提高特定任务的表现。对于目标检测而言，这有助于更好地捕捉物体边界和细节。 #### 2. Deformable-LKA 组件解析 Deformable-LKA 是一种结合了大卷积核的感受野优势与可变形卷积灵活性的新型注意力模块[^3]。它能够动态调整卷积操作的位置偏移量，使得网络可以灵活应对不同尺度的目标对象及其变化形态。 #### 3. 在 YOLOv8 中集成 Deformable-LKA 为了在 YOLOv8 上实现该功能，需按照如下方式修改架构： - **替换原有层**：将原有的标准卷积层替换成带有 Deformable-LKA 的版本。 - **位置选择**： - 对于 C2f 层次结构中的某些中间特征图应用此机制； - 或者是在最终预测头部之前加入额外的一层或多层含有 Deformable-LKA 的组件。 ```python from yolov8.models import * import torch.nn as nn class DeformConvWithLKA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=7, stride=1, padding=3): super().__init__() self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * (kernel_size**2), kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) self.deform_conv = ModulatedDeformConvPack( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), stride=stride, padding=padding, dilation=1, deform_groups=1) def forward(self,x): offset=self.offset_conv(x).clamp(-max_offset,max_offset) output=self.deform_conv(x,offset) return output ``` 上述代码展示了如何创建一个基于 PyTorch 的 `ModulatedDeformConvPack` 来构建具有 LKA 功能的新类 `DeformConvWithLKA`[^4]。 #### 4. 训练配置调整 当引入新的组件后，可能还需要相应地调整超参数设置，比如学习率、批量大小等，以确保最佳收敛性和泛化能力。 #### 5. 性能评估 经过这些改动之后，应该使用合适的指标（如 mAP）来衡量改进前后系统的差异，并通过对比实验验证所做更改的有效性[^1]。
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