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...
YOLOV8改进：TripletAttention | 即插即用的轻量级注意力机制
1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。 2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。 3.涨点效果：TripletAttention，轻量级注意力机制,实现有效涨点！ 论文地址 由于注意机制具有在通道或空间位置之间建立相互依赖关系的能力，近年来...
Yolov8小目标检测（18）：通道优先卷积注意力（Channel Prior Convolutional Attention，CPCA）| 中科院 2023.6发布
💡💡💡本文改进：新的通道优先卷积注意力（Channel Prior Convolutional Attention，CPCA）方法，采用多尺度的深度可分离卷积模块构成空间注意力，可以在通道和空间维度上动态分配注意权重。 CPCA | 亲测在红外弱小目标检测涨点，map@0.5 从0.755提升至0.815 💡💡💡Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7...
Yolov8改进---注意力机制： SimAM（无参Attention）和NAM（基于标准化的注意力模块），效果秒杀CBAM、SE
🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov8魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆 ✨✨✨魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新 🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升 🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况 1. SimAM:无参Attention 论文： http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf SimAM（Simple Attention Mechanism&#x...
Yolov8改进---注意力机制：CoTAttention，效果秒杀CBAM、SE
107.12292.pdf CoTAttention网络是一种用于多模态场景下的视觉问答（Visual Question Answering，VQA）任务的神经网络模型。它是在经典的注意力机制（Attention Mechanism）上进行了改进，能够自适应地对不同的视觉和语言输入进行注意力分配，从而更好地完成VQA任务。 CoTAttention网络中的“CoT”代表“Cross-m...