基于YOLOv8的烟雾检测:自研模块 BSAM注意力 PK CBAM注意力,提升一个多点
💡💡💡本文全网首发独家改进:提出新颖的注意力BSAM(BiLevel Spatial Attention Module),创新度极佳,适合科研创新,效果秒杀CBAM,Channel Attention+Spartial Attention升级为新颖的 BiLevel Attention+Spartial Attention 1)作为注意力BSAM使用; 推荐指数:五星 BSAM VS CBAM ...
一文通透各种注意力:从多头注意力MHA到分组查询注意力GQA、多查询注意力MQA
第一部分 多头注意力 // 待更 第二部分 LLaMA2之分组查询注意力——Grouped-Query Attention 自回归解码的标准做法是缓存序列中先前标记的键 (K) 和值 (V) 对,从而加快注意力计算速度 然而,随着上下文窗口或批量大小的增加,多头注意力 (MHA)模型中与 KV 缓存大小相关的内存成本显着增长 对于较大的模型,KV 缓存大小成为瓶颈,键和值投影可以在多个头之间共享,而不会...
【深度学习 | Transformer】释放注意力的力量:探索深度学习中的 变形金刚,一文带你读通各个模块 —— 总结篇(三)
presentations from Transformers):BERT是一种预训练的语言表示模型,通过双向Transformer编码器来学习句子的上下文相关表示。它利用了Transformer的自注意力机制和多层编码器的结构,通过大规模的无监督预训练和有监督微调,取得了在多项自然语言处理任务上的显著性能提升。 GPT(Generative Pre-trained Transformer):GPT是一...
SE-NET se注意力机制应用于ResNet (附代码)
论文地址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址:https://github.com/madao33/computer-vision-learning 1.是什么? SE-NET网络是一种基于卷积神经网络的模型,它引入了SE(Squeeze-and-Excitation)块来增强通道之间的相互关系。SE块通过学习每个通道的重要性权重,使得有用的特征被放大,没有用的特...
YOLOv7改进---注意力机制: EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | 小目标涨点明显 | ICASSP2023
💡💡💡本文属于原创独家改进:EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA EMA | 亲测在多个数据集实现暴力涨点,强烈推荐,独家首发; 收录: YOLOv7高阶自研专栏介绍: http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合,轻松搞定科研 🍉🍉🍉...
YOLOv8血细胞检测(12):EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | ICASSP2023
💡💡💡本文改进: EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力,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。 EMA | 亲测在血细胞检测项目中涨点,map@0.5 从原始0.895提升至0.9 收录专栏: 💡💡💡YOLO医学影像检测:http://t.csdnimg.cn/N4zBP ✨✨✨实战医学影像检测项...
YOLOv7独家改进:Multi-Dconv Head Transposed Attention注意力,效果优于MHSA| CVPR2022
💡💡💡本文独家改进:Multi-Dconv Head Transposed Attention注意力,可以高效的进行高分辨率图像处理,从而提升检测精度 MDTA | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 收录: YOLOv7高阶自研专栏介绍: http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合,轻松搞定科研 🍉🍉🍉持续更新中,定期更新不...
YOLOv8血细胞检测(5):可变形大核注意力(D-LKA Attention),超越自注意力| 2023.8月最新发表
💡💡💡本文独家改进:可变形大核注意力(D-LKA Attention),采用大卷积核来充分理解体积上下文的简化注意力机制,来灵活地扭曲采样网格,使模型能够适当地适应不同的数据模式 D-LKA Attention | 亲测在血细胞检测项目中涨点,map@0.5 从原始0.895提升至0.903 收录专栏: 💡💡💡YOLO医学影像检测:http://t.csdnimg.cn/N4zBP ✨✨✨实战医学影...
Yolov8小目标检测(9): EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | ICASSP2023
💡💡💡本文改进: EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力 EMA | 亲测在红外弱小目标检测涨点,map@0.5 从0.755提升至0.766 💡💡💡Yolo小目标检测,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,带你轻松实现小目标检测涨点 💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你可以结合自己的小目标检测数据集,在网络不同...
Yolov8小目标检测(22):感受野注意力卷积运算(RFAConv),助力小目标检测
💡💡💡本文改进: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 RFAConv | 亲测在红外弱小目标检测涨点明显,map@0.5 从0.755提升至0.765 💡💡💡Yolo小目标检测,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步...