tsg6698的博客

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~需要有英伟达的账号，大家要是没有，我上传到百度网盘了，可以下载，对应的是cuda的11.5版本。在我们的电脑里配置Anaconda，此电脑（我的电脑）--->属性。在我们的电脑里配置pycharm，此电脑（我的电脑）--->属性。创建一个datasets文件夹，放入刚刚下载的数据集。

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很明显，不同数据集和不同位置的目标的形状和大小是不同的。针对上述问题，本工作探索了可改变核卷积（AKConv），它赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择。简单介绍:本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作么中的固有缺陷(采样形状是固定的)，AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数(如1,2,3,4,5,6,7等)来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。

模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。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~新建一个yolov10nCBAM.yaml文件后，在Backbone部分添加了CBAM注意力机制，大家可以在其他地方多尝试。在CBAM.py文件里添加给出的CBAM代码。模型结构打印，成功运行。

在过去的几年里，YOLO 因其在计算成本和检测性能之间的有效平衡而成为实时目标检测领域的主要范例。研究人员对 YOLO 的架构设计、优化目标、数据增强策略等进行了探索，取得了显着进展。然而，后处理对非极大值抑制（NMS）的依赖阻碍了 YOLO 的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。此外，YOLO中各个组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余并限制了模型的能力。它提供了次优的效率，以及相当大的性能改进潜力。在这项工作中，我们的目标是从后处理和模型架构方面进一步提升 YOLO 的性能效率边界。

针对上述问题，本文提出了一种线性可变形卷积算法（LDConv），该算法为卷积核提供了任意数目的参数和任意的采样形状，从而为网络开销和性能之间的权衡提供了更丰富的选择。综上LDConv模块通过其独特的设计和创新点，克服了传统卷积操作和Deformable Conv的局限性，实现了更高效、灵活的特征提取能力，为提升卷积神经网络的性能提供了新的可能性。线性增长的参数数量：LDConv通过生成不同初始采样位置的卷积核，使卷积参数的数量呈现线性增长趋势，从而更好地适应目标形状的变化。

(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。

多尺度卷积的设计结合了不同大小的卷积核（例如，3x3、5x5、7x7、11x11、21x21等），这些卷积核通过不同的感受野捕捉图像中多种尺度的特征。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DSLAM模块通过多尺度卷积的深度融合、自适应池化和线性注意力机制的有机结合，实现了对图像多尺度信息的高效捕捉和全局特征的有效建模。

高效特征表示：通过自适应行、列池化操作（pool_h和pool_w），DEMAttention能够有效地提取图像特征中的行和列信息，这些信息对于很多视觉任务（如图像分类和物体检测）都是至关重要的。这样，模型能够更加关注图像中的关键部分，忽略无关或冗余的信息，提高特征提取的准确性和鲁棒性。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~

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~添加完BiFormerBlock代码后，在ultralytics/nn/Extramodule/__init__.py文件中引用。在ultralytics/nn/tasks.py文件里引用Extramodule。在tasks.py找到parse_model（

同时，LCAA注意力机制还引入了线性注意力模块，对输入特征进行全局线性变换，计算特征之间的相似度矩阵，并通过矩阵乘法获得最终的注意力特征。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~总结LCAA注意力机制通过结合局部卷积和线性注意力，能够高效、准确地提取图像中的重要特征，提升特征表示的丰富性和判别力。(2) 自适应特征增强。

然而，前者通常会引入相当大的背景噪声，而后者则会产生过于稀疏的特征表示。此外，通过采用深度可分离卷积（depth-wise strip convolutions），CAA模块在保持计算效率的同时，实现了与较大卷积核类似的效果，这对于遥感图像检测任务中的实时性和准确性要求尤为重要。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~

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~

我们证明，建议的LSKA模块在货车可以实现与标准LKA模块相当的性能，并产生较低的计算复杂度和内存占用。此外，我们在货车，ViTs和最近的ConvNeXt中对LKA和LSKA的鲁棒性进行了基准测试，这些测试是在以前的工作中基本上未探索过的ImageNet数据集的五个损坏版本上进行的。我们广泛的实验结果表明，在货车中提出的LSKA模块提供了显着降低计算复杂性和内存占用的增加内核大小，同时优于ViTs，ConvNeXt，并提供类似的性能相比，在货车中的LKA模块的对象识别，对象检测，语义分割和鲁棒性测试。

SGE模块将特征图分成若干组，并对每一组进行独立处理，利用全局平均池化获取每组的统计信息，并通过标准化和参数化调整，增强了特征图的局部响应，使得网络能够更好地捕捉到图像中的局部细节特征。这样可以有效捕捉到图像中的多尺度特征，提高模型对不同尺寸目标的感知能力。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，这些子特征的激活通常在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。SGE 是一种轻量级的空间注意力增强模块，旨在通过为每个语义组的每个空间位置生成关注因子来调整每个子特征的重要性，从而使每个独立组能够自主地增强其学到的表达并抑制潜在的噪声。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~

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。

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~

ECA模块专注于通道间的交互，通过全局平均池化提取每个通道的全局信息，然后通过一维卷积生成每个通道的权重，最终使用Sigmoid激活函数得到通道注意力权重，从而增强重要通道的特征。这种灵活的权重调整机制使得ERMS模块能够在不同的任务和数据集上动态调整通道和空间注意力的贡献，进一步提升模型的表现。综上ERMS注意力模块通过结合ECA和NRMS模块的优势，在通道和空间两个维度上共同作用，提供更全面、更灵活、更丰富的特征提取能力，使得其在图像特征提取方面表现得比单独使用ECA或NRMS注意力模块更强。

综上EAMA注意力模块通过结合EMAttention和NAMAttention的优势，充分利用通道和空间信息，多尺度特征融合，权重自适应调整，加权融合机制等方面的改进，使其在图像特征提取能力上比单独使用NAMAttention和EMAttention更强。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~

NAM模块的设计使得其在参数数量和计算效率方面都得到了显著提升，尤其是在通道注意力模块中参数数量大幅减少，而在空间注意力模块中参数略有增加，总体而言，NAM的参数少于CBAM。本文提出了一种新的基于归一化的注意力模型（NAM），该模型可以抑制不显著的权重。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~3.3 在tasks.py里引用。

总结：SKAM注意力机制通过结合SimAM和SKAttention的优点，利用多尺度特征提取和局部归一化处理，提供了更为强大的特征表示能力。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~- 虽然SKAttention具有更高的计算复杂度，但通过结合计算简单的SimAM，SKAM在保持高效特征提取的同时，降低了整体的计算开销。

在新闻编码器中，我们使用多头自注意来学习新闻标题中的新闻表示，通过对词与词之间的交互进行建模。在用户编码器中，我们从用户浏览的新闻中学习用户的表征，并使用多头自注意来捕获新闻之间的相关性。它也包含两层，第一层是新闻级别的多头自注意力网络，通过捕捉新闻之间的交互来增强每个新闻的表示。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~

尽管EPAAttention结合了两种注意力机制，其计算复杂度相较于单一注意力机制略有增加，但通过合理的加权融合和高效的卷积操作设计，EPAAttention在保证计算效率的同时，显著提升了特征提取的性能。总之，EPAAttention通过结合EMAttention和ParNetAttention的优点，采用加权融合、自适应特征增强和多尺度特征提取等策略，在图像特征提取方面表现出了更优异的性能，能够更有效地应对复杂的图像处理任务。我仅放在Backbone中的一层，大家可以多加且多试其他位置。

我们分析了我们的设计的扩展规则，并展示了如何在不改变网络深度的情况下提高性能。ParNet模块的核心思想是将传统的线性序列化的层组织方式替换为并行的子网络（即"流"），这些并行子网络在不同的分辨率上处理特征，并在网络的后期融合这些特征以进行下游任务。在融合过程中，没有使用跳跃连接；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~

在本文中，我们调查重量轻，但有效的注意力机制，并提出三重注意力，一种新的方法来计算注意力的权重，通过捕获交叉维的相互作用，使用三个分支结构。我们的方法的实证评估支持我们的直觉，在计算注意力权重时，捕获跨维度的依赖关系的重要性。例如，在使用ResNet-50作为基础网络时，Triplet Attention能够在保持模型复杂度几乎不变的情况下，显著提高模型在ImageNet上的准确率，并在COCO数据集上的对象检测任务中获得更高的性能增益。大家根据自己的数据集实际情况，修改nc大小。1.3 模块结构图。

然后，对于每个子特征，SA 利用洗牌单元来描述空间和通道维度上的特征依赖性。对常用基准（包括用于分类的 ImageNet-1k、用于对象检测的 MS COCO 和实例分割）的大量实验结果表明，所提出的 SA 通过实现更高的准确度和更低的模型复杂度，显着优于当前的 SOTA 方法。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~

对这些分支的不同关注会产生融合层神经元有效感受野的不同大小。每个卷积层前都接一个跳跃连接，将编码器的对应层的输出直接加到解码器的输入上，以保留更多的细节信息。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~SKNets模块在一些公开的医学图像分割数据集上取得了很好的性能，例如ISIC的皮肤癌分割数据集和MICCAI的肝脏分割挑战数据集。

其次，iSMB在注意力计算中采用了可学习的缩放因子，这使得模型能够根据不同场景和任务动态调整注意力的范围和重要性，从而在保持全局一致性的同时，更好地适应局部细节的变化和特征的多样性。此外，iSMB还结合了自适应的特征重组和局部卷积操作，进一步增强了模型对局部特征的捕获和处理能力。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~

LocalModulation注意力机制通过引入线性注意力、多层次焦点调制、上下文门控、规范化处理、逐像素的注意力增强以及后置层归一化等创新，使得其在图像特征提取方面相对于FocalModulation表现更加优异。层归一化能够减少梯度消失或爆炸的风险，确保训练过程的稳定性。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~

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这些改进使得SPCA能够更加准确地捕捉和融合图像中的重要特征，从而在复杂的图像处理任务中表现得更加出色。SPCA在卷积操作中使用了多种不同尺寸的卷积核，包括5x5、(1, 7)、(7, 1)、(1, 11)、(11, 1)、(1, 21)和(21, 1)，从而能够捕捉到不同尺度的空间信息。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~

它不仅仅通过多尺度卷积来增强特征的空间信息，还通过学习得到的注意力权重，使得特征在空间和通道上得到了更好的整合和提升，从而在图像特征提取任务中表现出更优异的性能。(2). 注意力加权：将多尺度卷积后的特征图展平并应用 LinearAttention，使得在特征融合的过程中，不仅考虑到空间范围的信息覆盖，还能够根据特征之间的相似性和重要性进行动态调整。(2). 通道间的相互作用：通过卷积操作将不同尺度的特征进行叠加，从而增强特征图的表达能力，但在注意力机制上没有显式的交互和加权过程。

SLAM和SEAM都采用了残差连接（Residual Connection），但是SLAM在残差连接中加入了更多的卷积层和激活函数（如GELU），这使得特征在传播过程中能够保留更多的原始信息并进行更深层次的特征提取。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~这些初始化方法有助于稳定训练过程，避免因初始化不当而导致的训练困难。

(3). 提高模型性能：CSimAM通过同时应用SimAM和通道注意力机制，能够在特征提取阶段对重要信息进行更精确的加权，从而提高整个模型的性能。通道注意力机制关注特征图的通道信息，能够增强重要的通道特征。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~(4). 加权特征图：将输入特征图的每个通道与相应的权重相乘，得到加权后的特征图。

ACmix在特征融合上相对简单，主要依赖卷积和自注意力机制的直接叠加，难以捕获更复杂的特征关系。在ALmix中，位置编码（positional encoding）通过一个独立的卷积层（conv_p）进行提取，并与自注意力机制中的q和k结合使用，增强了空间信息的捕获能力。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~

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。

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很明显，不同数据集和不同位置的目标的形状和大小是不同的。针对上述问题，本工作探索了可改变核卷积（AKConv），它赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择。简单介绍:本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作么中的固有缺陷(采样形状是固定的)，AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数(如1,2,3,4,5,6,7等)来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。

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~GAM仅依赖于通道注意力和空间注意力，没有使用线性注意力，因此在大规模数据处理时，LGAM具有明显的优势。综上所述，LGAM通过引入线性注意力机制、增强通道间的交互深度以及结合通道和空间注意力，实现了更高效、更强大和更全面的特征提取能力，在图像处理任务中表现优于传统的GAM注意力机制。