💡💡💡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），...

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...

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...

💡💡💡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），...

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...

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...

注意力机制在深度学习领域中是一种重要的技术，特别是在序列模型和自然语言处理（NLP）任务中。注意力机制的核心思想是在模型的输入上模拟人类的注意力过程，即模型能够自动决定在处理特定任务时应该“关注”输入数据的哪些部分。通过这种方式，模型可以动态地分配处理资源，从而更有效地捕获数据中的关键信息。 基本概念 在最基本的形式中，注意力机制可以被视为一个加权和过程，其中权重代表了对不同输入部分的关注程度。给定一个...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制CascadedGroupAttention，其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同，它为每个头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨点效果，仅有部分的类别保持不变，同时给该注意力机...

🔥 内容介绍 摘要 本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时，将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合，增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明，该模型在温度预测任务上取得了较好的性能，优于其...

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入TripletAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          ...