极化自注意力机制助力YOLOv5涨点

已于 2023-11-04 22:57:14 修改
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分类专栏： YOLOv5改进：从入门到实战改进 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能
于 2023-11-03 22:26:32 首次发布
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本文深入探讨了极化自注意力机制在YOLOv5中的应用，通过理论分析和代码展示，阐述了这一机制如何提升目标检测模型的性能。同时，介绍了YOLOv5的具体改进措施，包括在配置文件和模块注册中的实现细节。

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【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 1633
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。
YOLOv11改进 | 添加注意力篇 | 结合2024最新Mamba注意力机制MLLA助力yolov11有效涨点含二次创新C2PSA（全网独家首发改进）
Snu77的博客
11-04 2555
本文给大家带来的改进机制是结合号称超越Transformer架构的Mamba架构的最新注意力机制MLLA，本文将其和我们YOLOv11进行结合，的原理是通过将Mamba模型的一些核心设计融入线性注意力机制，从而提升模型的性能。具体来说，MLLA主要整合了Mamba中的“忘记门”（forget gate）和模块设计（block design）这两个关键因素，同时MLLA通过使用位置编码（RoPE）来替代忘记门，从而在保持并行计算和快速推理速度的同时，提供必要的位置信息。
极化自注意力，更精细的双重注意力建模结构
爱CV
07-16 2989
作者丨小马 编辑丨极市平台 导读 基于双重注意力机制，本文针对Pixel-wise regression的任务，提出了一种更加精细的双重注意力机制——极化自注意力。在人体姿态估计和语义分割任务上，作者将它用在了以前的SOTA模型上，并达到了新的SOTA性能，霸榜COCO人体姿态估计和Cityscapes语义分割。 写在前面 注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、EC
YOLO12改进-模块-引入HaloNet 局部自注意力HaloNet local self-attention 自注意力机制轻量化
最新发布
qq_64693987的博客
04-28 1052
分块局部自注意力（Blocked Local Self-Attention）该方法将计算复杂度从 O (N²) 降至 O (B²)，同时通过 Halo 区域实现跨块信息传递，平衡了局部细节与全局上下文。分块策略：将图像划分为 B×B 的非重叠块，每个块作为查询区域（Query Block）。Halo 区域扩展：每个查询块周围扩展 H×H 的 Halo 区域，形成 (B+2H)×(B+2H) 的邻域块（Key/Value Block）。Halo 区域允许相邻块的信息交互，扩大感受野。注意力计算。
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 3640
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...
PSA极化注意力机制：Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression
weixin_39326879的博客
11-05 9656
摘要 在计算机视觉任务中，语义分割和关键点检测是具有挑战的，因为既要尽量保持高分辨率、又要考虑计算量，以及尽量连接全局信息得到结果。由于提取全局信息的有效性以及对全局像素special的注意力，attention机制在计算机视觉领域变得非常的流行。CNN本身是卷积共享的核，且具有平移不变性，也就代表其是local且丧失special注意力的。但是long-range的attention参数量大，训练耗时长且难以收敛；很多学者都在研究轻便易于训练的attention机制。本文提出了一种极化注意力机制，其优势在
霸榜COCO和Cityscapes！南理工&CMU提出极化自注意力，更精细的双重注意力建模结构
极市平台的技术博客
07-15 2402
作者丨小马 编辑丨极市平台 【写在前面】 注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。随着空间和通道注意力机制的提出，很自然的，结合空间和通道两个维度的双重注意力机制也被提出，代表工作有CBAM[1]，DANet[5]。 基于双重注意力机制，本文针对Pixel-wise regression的任务
论文阅读|Polarized Self-Attention
weixin_45782047的博客
03-14 9504
人体姿态估计|Polarized Self-Attention
YoloV9改进策略：EMA注意力机制在YoloV9中的创新应用与显著性能提升|即插即用
m0_47867638的博客
08-07 1612
在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在产生更清晰的特征表示方面的显著有效性得到了证明。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说，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外，还通过跨维度交互进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级成对关系。
YoloV8改进策略：EMA注意力机制在YoloV8中的创新应用与显著性能提升|即插即用
m0_47867638的博客
06-24 6355
在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在产生更清晰的特征表示方面的显著有效性得到了证明。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说，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外，还通过跨维度交互进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级成对关系。
YOLOv8改进 | 主干/Backbone篇 | 2024最新重写星辰StarNet助力yolov8有效涨点（yolov8全系列轻量化）
Snu77的博客
12-17 3094
本文给大家带来的最新改进机制是Rewrite the Stars，其探讨了“星操作”（即元素级的乘法）在网络设计中的潜力。文章提出，星操作能够将输入映射到高维的非线性特征空间中，而不需要增加网络的宽度。这个过程类似于机器学习中的核技巧，但通过保持网络的紧凑性和低延迟实现了高效的计算。本文将其添加到YOLOv8中并且根据yolov8的N、S、M、L、X进行缩放和扩张，yolov8全系列可实现轻量化。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 迈向高质量像素级回归的极化自注意力【全网独家】
kay_545
06-27 1235
yolov8改进，yolov8，注意力机制
YOLOv9改进策略：注意力机制 | 极化自注意力Polarized Self-Attention，效果秒杀CBAM、SE
03-17 1946
极化自注意力Polarized Self-Attention，效果秒杀CBAM、SE
YOLOv10涨点改进：自研检测头 | 独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
06-13 1955
独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
YOLOv8优化：注意力系列篇 |PolarizedSelfAttention极化自注意力，效果秒杀CBAM、SE
会AI的学姐
10-26 1836
PolarizedSelfAttention注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式
YOLO11改进 | 注意力机制 | 迈向高质量像素级回归的极化自注意力【全网独家】
kay_545
10-12 1279
yolo11改进，yolo11。yolo11添加注意力机制
(即插即用模块-Attention部分) 二十一、(2021) Polarized Self-Attention 极化自注意力
wei582636312的博客
11-28 1092
像素级回归是细粒度计算机视觉任务中的常见问题。回归问题往往具有挑战性，因为需要在低计算开销的情况下，对高分辨率输入/输出进行建模，以估计高度非线性的像素级语义。尽管深度卷积神经网络（DCNN）中的注意力机制已被广泛用于增强长距离依赖性，但元素特定的注意力（例如非局部块）高度复杂且对学习噪声敏感。而大多数简化的注意力混合方法则试图在多种类型任务之间达到最佳折衷。为了解决这些问题，论文提出了极化自注意力（Polarized Self-Attention）
【Yolov5】涨点亲测有效，Yolov5添加PSA极化自注意力机制
qq:1115926058
02-04 4292
Yolov5添加PSA极化注意力机制，助力实验涨点！主要用于目标检测、图像语义分割、人体姿态识别等
pytorch代码实现注意力机制之Parallel Polarized Self Attention
DM_zx的博客
08-21 678
注意力机制之parallel polarized self attention（PSA）
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