特征融合篇 | 结合内容引导注意力 DEA-Net 思想 实现双主干特征融合新方法 | IEEE TIP 2024
问题，它从观察到的雾化图像中估计潜在的无雾图像。一些现有的基于深度学习的方法致力于通过增加卷积的深度或宽度来改善模型性能。卷积神经网络（CNN）结构的学习能力仍然未被充分探索。本文提出了一个细节增强的注意力块（DEAB），由细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）组成，用于增强特征学习以提高去雾性能。具体而言，DEConv将先验信息集成到普通卷积层中，以增强表示和泛化能力。然后通过使用重参...
YOLOv9改进策略 ：注意力机制 | 注意力机制与卷积的完美融合 | 最新移动端高效网络架构 CloFormer
💡💡💡本文改进内容： 引入CloFormer 中的 AttnConv，上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制，引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息，从而提高性能。 💡💡💡注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv | 亲测在多个数据集能够实现涨点 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化】【...
YOLOv9改进策略 ：卷积魔改 | 感受野注意力卷积运算（RFAConv）
💡💡💡本文改进内容：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题 💡💡💡使用方法：代替YOLOv9中的卷积，使得更加关注感受野注意力，提升性能 💡💡💡RFAConv| 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，有的数据集达到3个点以上 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： ...
YOLOv9改进策略：注意力机制 | 多维协作注意模块MCA，暴力涨点，效果秒杀ECA、SRM、CBAM等 | 即插即用系列，原创独家首发
模块MCA，暴力涨点，效果秒杀ECA、SRM、CBAM，创新性十足，可直接作为创新点使用。 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】 订阅者通过添...
YOLOv5全网独家改进: 红外小目标 | 注意力改进 | 多膨胀通道精炼（MDCR）模块，红外小目标暴力涨点| 2024年3月最新成果
💡💡💡本文独家改进：多膨胀通道精炼（MDCR）模块，解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点,2024年3月最新成果 💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 改进结构图如下： 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），...
YoloV8改进策略：Neck和Head改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图
摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8Neck和Head中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。 论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂...
YoloV8改进策略：BackBone改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力
摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。 论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意模块以实现更...
YOLOv5全网独家改进: 注意力机制改进 | 并行化注意力设计（PPA）模块，红外小目标暴力涨点 | 2024年3月最新成果
💡💡💡本文独家改进：并行化 patch-aware 注意力（PPA）模块，解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点 💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 改进结构图如下： 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），...
【深度学习笔记】注意力机制——注意力提示
注意力提示 🏷sec_attention-cues 感谢读者对本书的关注，因为读者的注意力是一种稀缺的资源：此刻读者正在阅读本书（而忽略了其他的书），因此读者的注意力是用机会成本（与金钱类似）来支付的。为了确保读者现在投入的注意力是值得的，作者们尽全力（全部的注意力）创作一本好书。 自经济学研究稀缺资源分配以来，人们正处在“注意力经济”时代，即人类的注意力被视为可以交换的、有限的、有价值的且稀缺的商品...
即插即用篇 | YOLOv8 引入 NAM 注意力机制 | 《NAM: Normalization-based Attention Module》
论文名称：《NAM: Normalization-based Attention Module》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.12419.pdf 代码地址：https://github.com/Christian-lyc/NAM 文章目录 1 原理 2 源代码 3 添加方式 4 模型 yaml 文件 template-backbone.yaml template-s...