即插即用篇 | YOLOv8 引入多光谱通道注意力 | 频率领域中的通道注意力网络

已于 2024-10-23 20:51:32 修改
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分类专栏： YOLOv8改进实战🚀 文章标签： YOLO transformer 深度学习 人工智能 注意力机制 Pytorch
于 2024-05-11 22:21:33 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43694096/article/details/138732022
本文介绍了YOLOv8框架中的创新——多光谱通道注意力层，该层利用频率分析提升通道注意力机制。通过引入离散余弦变换，该方法在不增加额外计算成本的情况下，提高了图像分类、对象检测和实例分割任务的性能。实验结果显示，YOLOv8在多项任务中超越了传统通道注意力方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本改进已集成到 YOLOv8-Magic 框架。

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注意力机制，尤其是通道注意力，在计算机视觉领域取得了巨大成功。许多工作聚焦于如何设计高效的通道注意力机制，同时忽略了一个基本问题，即通道注意力机制使用标量来表示通道，这很困难，因为会造成大量信息的丢失。在这项工作中，我们从不同的视角出发，将通道表示问题视为使用频率分析的压缩过程。基于频率分析，我们数学证明了常规的全局平均池化是频域中特征分解的一个特例。有了这个证明，我们自然地将通道注意力机制的压缩推广到频域，并提出了我们的方法，称为FcaNet。FcaNet简单但有效。我们可以在现有通道注意力方法中修改几行代码来实现我们的方法。此外，与其他通道注意力方法相比，所提出的方法在图像分类、对象检测和实例分割任务上达到了最先进的结果。我们的方法能够持续超越基线SENet，在参数数量和计算成本相同的情况下。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.1

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