文章 2024-06-20 来自:开发者社区

【YOLOv8改进】BRA(bi-level routing attention ):双层路由注意力(论文笔记+引入代码)

摘要 作为视觉Transformers的核心构建模块,注意力机制是一种强大的工具,用于捕捉长程依赖关系。然而,这种强大功能也带来了代价:计算代价巨大且内存占用高,因为需要计算所有空间位置上成对的token交互。为缓解这一问题,一系列研究尝试通过引入手工设计且内容无关的稀疏性来改进注意力机制,例如将注...

文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进有效涨点系列->适合多种检测场景的BiFormer注意力机制(Bi-level Routing Attention)

一、本文介绍 BiFormer是一种结合了Bi-level Routing Attention的视觉Transformer模型,BiFormer模型的核心思想是引入了双层路由注意力机制。在BiFormer中,每个图像块都与一个位置路由器相关联。这些位置路由器根据特定的规则将图像块分配给上层和下层路由器。上层路由器负责捕捉全局上下文信息,而下层路由器则负责捕捉局部区域的细节。 具体...

YOLOv5改进有效涨点系列->适合多种检测场景的BiFormer注意力机制(Bi-level Routing Attention)

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