“探索S2-MLPv2注意力机制：YOLOv8系列的进一步改进“

最新推荐文章于 2025-04-27 19:36:07 发布
最新推荐文章于 2025-04-27 19:36:07 发布
阅读量349 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： YOLO 深度学习 python 计算机视觉
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/130895997
为了解决YOLOv8在处理复杂场景时性能不足的问题，文章引入了S2-MLPv2注意力机制。S2-MLPv2让模型能更关注输入的重要部分，通过加权平均提高结果准确性。作者提供了PyTorch框架下的代码实现，展示如何在YOLOv8中应用该机制，以提升目标检测效率。

“探索S2-MLPv2注意力机制：YOLOv8系列的进一步改进”

YOLOv8是一个高效的目标检测算法，常用于计算机视觉领域。然而我们发现，在处理复杂场景时，性能表现并不理想。为了进一步提升YOLOv8的性能，我们添加了S2-MLPv2注意力机制。本文将介绍这一改进，并提供相应的源代码实现。

什么是S2-MLPv2注意力机制？

在前文中，我们已经了解到注意力机制的基本原理。S2-MLPv2是一种基于注意力机制的模型，它可以让模型在处理输入数据时更加关注重要的部分。具体来说，S2-MLPv2会生成一组权重，用于对输入数据进行加权平均，从而得到更加准确的结果。在YOLOv8中，我们使用卷积神经网络(CNN)来实现这一过程。

代码实现

我们使用PyTorch框架来实现这一改进，下面是实现细节：

# 加载必要的库
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv5、v7改进之三十五：引入S2-MLPv2注意力机制
m0_70388905的博客
10-20 3104
YOLOv5、v7改进之三十五：引入S2-MLPv2注意力机制。关注后回复“领取资料”即可免费领取目标检测算法学习资料！
改进YOLOv5系列：10.最新HorNet结合YOLO应用首发！ | 多种搭配，即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互高效
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
08-19 1万+
目标检测科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
YOLO算法改进指南【中阶改进篇】：9.添加S2-MLPv2注意力机制
“365天深度学习训练营”报名进行中～
07-27 881
相比于现有的 MLP 的结构，S2-MLP 的一个重要优势是仅仅使用通道方向的全连接（1×11 \times 11×1卷积）是可以作为 Backbone 的，期待该团队后续的进展。S2-MLPv2 其实是通过 Spatial-shift 和 Split Attention 代替原有的N×NN \times NN×N卷积，本质上并没有延续 MLP-Mixer 架构中长距离依赖的思想。S2-MLPv2 中也并没有长距离依赖的使用。
pytorch代码实现注意力机制之S2-MLPv2
DM_zx的博客
08-15 566
注意力机制之S2-MLPv2
“加强YOLOv8：S2-MLPv2注意力机制在计算机视觉中的应用“
带你成为别人眼中的大佬！
06-04 317
该模块可以接收一个大小为（bs，in_channels，h，w）的张量，并在特征图的通道维上进行自适应平均池化运算。随后，通过经过两个全连接层和激活函数的运算，得到了一个与输入张量相同大小的注意力值张量。因此，近期研究者提出了一种改进版的YOLOv8，即添加了S2-MLPv2注意力机制。在这里，我们添加了一个名为attn的参数，用于接收注意力模块S2MLPAttention的实例。在前向传播过程中，如果attn不为None，则将输入张量x传入到注意力模块中，然后再将得到的张量作为输出。
改进YOLO系列：添加S2-MLPv2注意力机制
blotemj.blog.youkuaiyun.com
08-02 314
S2-MLPv2是在S2-MLP（Sparse-to-Dense Multi-Level Perceptron）模型基础上进行改进的注意力机制。它通过使用多层感知机（MLP）来计算注意力权重，以捕捉输入序列或特征图中的重要信息。相比于传统的注意力机制，S2-MLPv2在计算注意力权重时引入了非线性变换，从而提高了模型的表达能力。S2-MLPv2注意力机制是一种有效的增强网络特征表达能力的注意力机制。它通过多层感知机、非线性变换和空间位移操作等组件的组合，提高了模型对输入数据中重要信息的捕捉能力。
YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析⑥，S2-MLPv2模块，NAM模块
学Java，找哪吒
06-21 2665
注意力机制（Attention Mechanism）是一种在机器学习和自然语言处理领域中广泛应用的重要概念。它的出现解决了模型在处理长序列或大型输入时的困难，使得模型能够更加关注与当前任务相关的信息，从而提高模型的性能和效果。本文将详细介绍注意力机制的原理、应用示例以及应用示例。
S2-MLP v2: Improved Spatial-Shift MLP Architecture for Vision
HHzdh的博客
10-21 2906
引入多分支处理的思想，并应用 Split-Attention 来融合不同分支。 受现有工作的启发，使用更小的 patch 和分层金字塔结构。 扩增偏移的种类 Abstract 最近，基于MLP的视觉框架出现了。基于MLP的视觉网络结构在图像识别方面具有较低的inductive bias，与CNN和vision Transformers相比具有较强的性能。其中空间移位MLP (S2-MLP)采用直截了当的空间移位操作，其性能优于MLP-Mixer和ResMLP等开创性结构。最近，通过使...
深度学习之图像分类（二十五）-- S2MLPv2 网络详解
木卯_THU的博客
10-07 1938
深度学习之图像分类（二十五）S2MLPv2 网络详解 目录深度学习之图像分类（二十五）S2MLPv2 网络详解1. 前言2. S2MLPv22.1 S2MLPv2 Block2.2 Spatial-shift 与感受野反思3. 总结4. 代码 经过 S2MLP 和 Vision Permutator 的沉淀，为此本节我们便来学习学习 S2MLPv2 的基本思想。 1. 前言 S2MLPv2 依是百度提出的用于视觉的空间位移 MLP 架构，其作者以及顺序与 S2MLP 一模一样，其论文为 S2-MLPv2
S2-MLPV2：目前最强的视觉MLP架构，空降榜一，达到83.6% Top-1准确率
我爱计算机视觉
08-06 1939
0写在前面随着ResMLP、MLP-Mixer等文章的提出，基于MLP的backbone重新回到了CV领域。在图像识别方面，基于MLP的结构具有较少的假设偏置，但是依旧能够达到与CNN和V...
Yolo改进-注意力机制大合集
04-04
注意力机制代码 SE CBAM ECA CA SimAM S2-MLPv2 NAMAttention Criss-CrossAttention GAMAttention Selective Kernel Attention ShuffleAttention A2-Net RFB CoTAttention EffectiveSEModule GatherExcite MHSA ParNetAttention SpatialGroupEnhance SequentialPolarizedSelfAttention TripletAttention
深度学习新趋势：利用MLP取代卷积层——S2-MLPv2模型解析
最新发布
qq_18943707的博客
04-27 610
从学术研究到工业应用，深度学习的演进从未停歇。S2-MLPv2的成功展示了一条新的可能性道路——用更灵活高效的模型结构来应对复杂的现实任务。面对未来，让我们保持敏锐的洞察和探索的热情，在这条创新驱动的路上不断前行。
YOLOv5、YOLOv8改进：S2注意力机制
weixin_45303602的博客
08-18 1292
S2-MLPv2注意力机制最近，出现了基于 MLP 的视觉主干。与 CNN 和视觉Transformer相比，基于 MLP 的视觉架构具有较少的归纳偏差，在图像识别方面实现了有竞争力的性能。其中，spatial-shift MLP (S2-MLP)，采用直接的空间位移操作，取得了比包括 MLP-mixer 和 ResMLP 在内的开创性工作更好的性能。使用具有金字塔结构的较小补丁，视觉置换器 (ViP) 和Global Filter Network (GFNet) 实现了比 S2-MLP 更好的性能。
S2MLPv2论文复现——S2MLP改进版
m0_63642362的博客
07-16 1163
S2MLPv2是百度提出的用于视觉的空间位移 MLP 架构，相较于其之前提出的S2MLPv1，S2MLPv2 的修改点主要在于三处：金字塔结构、分三类情况进行考虑、使用Split Attention
Vision MLP 之 S2-MLP V1&V2 : Spatial-Shift MLP Architecture for Vision
画心
10-13 719
Vision MLP 之 S2-MLP V1&V2 : Spatial-Shift MLP Architecture for Vision 原始文档：https://www.yuque.com/lart/papers/dgdu2b 这里将会总结关于 S2-MLP 的两篇文章。这两篇文章核心思路是一样的，即基于空间偏移操作替换空间 MLP。 从摘要理解文章 V1 Recently, visual Transformer (ViT) and its following works abandon t
论文阅读笔记 | MLP系列——MLP部分汇总(MLP-Mixer、S2-MLP、AS-MLP、ViP、S2-MLPv2)
Clichong
11-25 3968
如有错误，恳请指出。 这篇博客是一篇归纳总结性的博客，对几篇MLP结构文章进行汇总。 文章目录1. MLP-Mixer2. S2-MLP3. AS-MLP4. ViP5. S2-MLPv2 1. MLP-Mixer 详细笔记见：论文阅读笔记 | MLP系列——MLP-Mixer 2. S2-MLP 出发点：过拟合的角度 MLP-Mixer只在比较大的数据集上可以取得和 CNN 以及 Transformer 结构相当甚至更好的性能。然而，单单在 ImageNet 1k 或者 ImageNet 21K.
小目标检测3_注意力机制_Self-Attention
zxm_的博客
08-09 1万+
注意力机制 注意力汇聚（池化）attention pooling 自注意力 Self-Attention CNN中的Self-Attention 1. SENet 2. CBAM 3. ECA 注意力机制的应用
YOLOv8、YOLOv7、YOLOv5改进注意力机制：首发最全汇总 | S2A, SE,SimAM, SKA,ShA, SOCA, CA, CBAM, CrissCrossA, NAM, GAM等
热门推荐
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
07-31 2万+
🚀目标检测科研改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
s2-mlp v2注意力机制
07-15
总的来说，s2-mlp v2注意力机制是一种用于自然语言处理的模型改进技术，它通过计算输入文本对中每个单词的注意力权重来提高模型的性能。这种方法可以使模型更好地理解文本对之间的关系，提高任务的准确性和效果。 ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

编码实践

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值