YOLOv11改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv11引入结合PolarizedSelfAttention和ECA形成全新的EPSA注意力机制(全网独家创新）

最新推荐文章于 2025-04-22 09:08:28 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 机器学习 计算机视觉
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1. EPSA介绍

EPSA 注意力机制在图像特征提取中的优异之处

          EPSA（ECA-PolarizedSelfAttention）注意力机制结合了ECA（Efficient Channel  Attention）和PolarizedSelfAttention两种注意力机制的优势，在图像特征提取方面表现出色。以下是EPSA注意力机制相比于单独的ECA和PolarizedSelfAttention在图像特征提取中的优异之处的详细描述：

         (1). 多维度特征捕捉

         ECA模块：
         ECA模块通过使用自适应平均池化（AdaptiveAvgPool2d）和一维卷积（Conv1d）来捕捉通道之间的依赖关系，主要关注的是通道维度上的特征关系。这种方式简单高效，但仅考虑了通道之间的相互作用，忽略了空间维度上的特征关系。

         PolarizedSelfAttention模块：
         PolarizedSelfAttention模块则通过两种自注意力机制（通道注意力和空间注意力）来捕捉图像的特征。通道注意力关注的是不同通道之间的依赖关系，而空间注意力则关注同一通道内不同位置之间的依赖关系。这样做虽然能够捕捉更多的特征，但计算复杂度较高，且通道和空间注意力的权重分配可能不够灵活。

         E

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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。
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。
EPSANet 新的注意力模型
skyfengye的博客
06-25 3501
在看了这么多的注意力模型以后，我还以为现在注意力模块再也玩不出什么新的花样，知道我看了这篇文章EPSANet。看完以后，我眼界又开了，发现原来还可以这么玩。 本文提出了一种新的高效金字塔注意力分割模块(Efficient Pyramid Split Attention, EPSA)，该模块可以有效地提取更细粒度的多尺度空间信息，同时可以建立更长距离的通道依赖关系。EPSA模块非常灵活和可扩展的，因此可以直接应用到各类计算机视觉网络架构中。 本文提出了一种新的骨干网络：EPSANet，它可以学习更丰富的多
YOLOv11改进 添加CBAM、CA和混合注意力机制
最新发布
weixin_45295333的博客
04-22 186
YOLOv8改进系列，YOLOv8添加CA注意力机制-优快云博客YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入CBAM注意力机制_yolo11 cbam-优快云博客
【即插即用】金字塔压缩注意力模块EPSA，CV模型轻松涨爆点！！
m0_58508552的博客
12-27 1188
本文提出了一种新型的轻量级且有效的注意力方法，名为Pyramid Squeeze Attention (PSA)模块。通过在ResNet的瓶颈块中替换3x3卷积，得到了一种新的表示块，称为Efficient Pyramid Squeeze Attention (EPSA)。EPSA块可以作为即插即用组件添加到已建立的骨干网络中，显著提高模型性能。基于此，本文开发了一种简单高效的骨干架构EPSANet，通过堆叠这些ResNet风格的EPSA块构建。
Yolov8改进---注意力机制：Polarized Self-Attention，效果秒杀CBAM、SE
05-08 2797
Polarized Self-Attention自注意力加入yolov8优化/改进，效果秒杀CBAM、SE
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入Polarized Self-Attention注意力机制
tsg6698的博客
06-17 646
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~：PSA在通道和空间注意力计算中保持高内部分辨率，同时沿着其对应的维度完全折叠输入张量。
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！！！
【YOLOv8改进-注意力机制】Polarized Self-Attention: 极化自注意力 ,更精细的双重注意力建模结构
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。
04-07 1626
像素级回归可能是细粒度计算机视觉任务中最常见的问题，例如估计关键点热图和分割掩模。这些回归问题非常具有挑战性，特别是因为它们需要在低计算开销下对高分辨率输入/输出建模长距离依赖关系，以估计高度非线性的像素级语义。尽管深度卷积神经网络（DCNNs）中的注意机制已经流行起来，用于增强长距离依赖关系，但是元素特定的注意力，例如非局部块，学习起来非常复杂且对噪声敏感，而大多数简化的注意力混合体试图在多种任务类型之间达到最佳折衷。
2021刷新COCO和Cityscapes | Polarized Self-Attention：极化自注意力机制（keras实现）
u011447962的博客
08-03 3634
Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression paper:https://arxiv.org/pdf/2107.00782.pdf code:https://github.com/DeLightCMU/PSA def _PSA(x, mode='p'): context_channel = spatial_pool(x, mode) if mode == 'p': con...
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入ECA注意力机制
tsg6698的博客
10-01 1256
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原创改进专栏｜注意力机制篇｜ECA注意力机制手把手添加教程
mywhyyds的博客
12-01 2062
大家好！我是 ECA 注意力机制。我就像个超酷的信息导航员，在数据的海洋里，能迅速锁定关键信息，给重要的特征戴上“聚光灯”，让它们闪亮登场，把那些无关紧要的“小透明”信息往后放放，从而帮神经网络这个大团队把活儿干得更漂亮、更高效！一、多维度信息交互创新跨尺度通道交互：MSECA 模块首次在 ECA 框架内引入多尺度通道交互机制。
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network
qq_42882457的博客
07-29 2453
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network
引领Yolov8创新潮流：Polarized Self-Attention注意力机制的惊艳登场
一直在水些技术小文
11-11 430
通过对Polarized Self-Attention注意力机制的深入解析和实际案例的展示，我们看到了这一改进在目标检测任务中的显著性能提升。Yolov8不仅保持着领先地位，而且在不断引入创新技术的同时，为目标检测领域注入了新的活力。期待Polarized Self-Attention这一新型注意力机制在未来的发展中，继续引领Yolov8的创新潮流，推动目标检测技术不断进步。
【YOLOv11改进[注意力]】引入高效的通道注意力ECA
静谧、淡雅
02-12 253
ECA
【深度学习】注意力机制（二）
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
12-11 1846
本文介绍一些注意力机制的实现，包括EA/MHSA/SK/DA/EPSA。
YOLOv11原创改进专栏｜注意力机制篇｜CBAM注意力机制手把手添加教程
mywhyyds的博客
12-03 4203
个人简介：大家好！我是CBAM模块，中文名是“卷积块注意模块”。别看我名字很长，其实我就是个“智能关注器”，能帮计算机更好地看懂图像。我有两个绝技：一个叫“通道注意力”，能帮助模型选出哪些特征更重要，就像从一堆声音中挑出最悦耳的旋律；另一个叫“空间注意力”，负责搞清楚图像的哪些区域是关键，就像在茫茫人海中锁定目标人物的脸。这样一来，在图像识别和理解的过程中，我能让电脑专注于“精华”，不浪费时间在“没用的细节”上。总之，我的使命是：帮助模型像人类一样，聪明地将注意力放在重要的信息上！
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。
【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+EMAttention 注意力机制（2023）: 可变性注意力机制助力YOLOv11有效涨点；
qq_41304809的博客
02-12 704
本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加EMA注意力机制，助力YOLOv11有效涨点，通过一种新颖高效的多尺度注意力（EMA）模块。为了保留每个通道上的信息并降低计算开销，作者将部分通道重塑到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以使空间语义特征在每个特征组内得到良好分布。具体而言，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重之外，两个并行分支的输出特征还通过跨维度交互进一步聚合，以捕捉像素级的成对关系。
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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