RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能
一、本文介绍 本文记录的是利用Conv2Former优化RT-DETR的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息，但资源占用较大。卷积操作资源占用较少，但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2Former==通过卷积调制操作简化了自注意力机制，更有效地利用了大核卷积，在视觉识别任务中表现出较好的性能。== 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积.....
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能
一、本文介绍 本文记录的是利用Conv2Former优化YOLOv11的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息，但资源占用较大。卷积操作资源占用较少，但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2Former==通过卷积调制操作简化了自注意力机制，更有效地利用了大核卷积，在视觉识别任务中表现出较好的性能。== 专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积.....
【YOLOv11改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
介绍 摘要 在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道注意力和空间注意力模块不同，我们的模块为特征图推断3D注意力权重，而无需向原始网络添加参数。具体来说，我们基于一些知名的神经科学理论，提出通过优化能量函数来找出每个神经元的重要性。我们进一步推导出一个快速的闭式解，并展示该解可以在不到十行代码中实现。该模块的另一个优点是大多数操作符.....
【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM：针对卷积神经网络（CNN）设计的新型注意力机制
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 我们提出了卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），这是一种简单但有...
【YOLOv8改进- Backbone主干】BoTNet：基于Transformer，结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干网络
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 我们提出了BoTNet，这是一种概念上简单但功能强大的骨干架构，结合了自注意力机制，用于图像分类、目标检测和实例分割等多个计算机视...
【YOLOv8改进 - 注意力机制】Gather-Excite : 提高网络捕获长距离特征交互的能力
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 虽然卷积神经网络（CNNs）中使用自下而上的局部操作符与自然图像的一些统计特性很好地匹配，但这也可能阻止这些模型捕捉上下文的长程特...
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道注意力和空间注意力模块不同，我们的模块为特征图推断3D...
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 在主干网络中添加MHSA模块【原理+附完整代码】
本专栏所有程序均经过测试，可成功执行多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是Transformer模型中的一个核心概念，它允许模型在处理序列数据时同时关注不同的位置和表示子空间。这种机制是“自注意力”（Self-Attention）的一种扩展，自注意力又称为内部注意力（Intra-Attention），是一种注意力机制，用于对序列中的每个位置进行加权，以便在编码每....
【注意力机制重大误区】网络模型增加注意力机制后，性能就一定会得到提升？有哪些影响因素？
在现今的深度学习领域，注意力机制广泛应用于很多网络模型中，而且也取得了十分显著的成果。它能够使模型在处理输入数据时集中注意力于重要的部分，从而达到提升模型性能和精确度的目的。然而，问题来了，增加了注意力机制，网络模型性能真的就一定会提升吗？ 很多小伙伴可能经常看到很多文章说，XXX模型增加XXX注意力机制后，性能得到很大改善。就造成了一种错觉，认为只要自己按照别人的方法也在自己...
Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）
Transformer中的编码器不止一个，而是由一组N个编码器串联而成，一个编码的输出作为下一个编码器的输入，如下图所示，每一个编码器都从下方接收数据，再输出给上方，以此类推，原句中的特征会由最后一个编码器输出，编码器模块的主要功能就是提取原句中的特征我们又可以将编码器中的结构进行细分 由上图可知，每一个编码器的构造都是相同的，并且包含两个部分1：多头注意力层2：前馈网络层下面我们对其进行讲解一....
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