Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发CoordAtt注意力机制 |即插即用，实现有效涨点
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CoordAtt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 ...
YOLOv7独家原创改进：一种新颖的自适应空间相关性金字塔注意力 ，实现小目标暴力涨点
💡💡💡本文改进：自适应空间相关性金字塔注意力 ----提取特征图的多尺度空间信息，并且进行空间相关特征重标定，最后选择性地增强有效的特征，最终在YOLOv7进行实现，在小目标检测领域上实现暴力涨点。 收录YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511937.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡...
YOLOv5独家原创改进：创新自研CPMS注意力，多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力，全面升级CBAM
💡💡💡本文自研创新改进：自研CPMS, 多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM 1）作为注意力CPMS使用； 推荐指数：五星 CPMS | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。 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），适...
YOLOv5独家原创改进：自研独家创新MSAM注意力，通道注意力升级，魔改CBAM
💡💡💡本文自研创新改进：MSAM（CBAM升级版）：通道注意力具备多尺度性能，多分支深度卷积更好的提取多尺度特征，最后高效结合空间注意力 1）作为注意力MSAM使用； 推荐指数：五星 MSCA | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。 在道路缺陷检测任务中，原始map为0.8，cbam为0.822 ，MSCA 为 0.855 收录 YOLOv5原创自研 https://...
自注意力机制中的gen_nopeek_mask()函数
"no-peek"掩码通常用于在自注意力机制中，确保模型在生成序列时只能注意到当前位置之前的信息，而不能“窥视”未来的信息。 def gen_nopeek_mask(length): mask = (torch.triu(torch.ones(length, length)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0,...
RT-DETR算法优化改进：自研独家创新BSAM注意力 ，基于CBAM升级 | 注意力机制大作战
💡💡💡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 | 亲测在多...
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...