首页 > 其他分享 >YOLO11改进 | 注意力机制 | 反向残差注意力机制

YOLO11改进 | 注意力机制 | 反向残差注意力机制

时间：2024-10-08 21:46:59浏览次数：3  
标签：dim head YOLO11 Conv nn self ultralytics 机制 注意力

 秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转

标签：dim,head,YOLO11,Conv,nn,self,ultralytics,机制,注意力
From： https://blog.csdn.net/m0_67647321/article/details/142727477

相关文章

  • YOLO11改进 | 注意力机制 | 十字交叉注意力机制CrissCrossAttention【含目标检测，语义
    秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转......
  • YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
    一、本文介绍作为入门性篇章，这里介绍了SimAM注意力在YOLOv8中的使用。包含SimAM原理分析，SimAM的代码、SimAM的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、SimAM原理分析SimAM官方论文地址：SimAM文章SimAM官方代码地址：SimAM源代码​SimAM注意力机制：是一种轻量级的自......
  • YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入EMA注意力机制
    一、本文介绍作为入门性篇章，这里介绍了EMA注意力在YOLOv8中的使用。包含EMA原理分析，EMA的代码、EMA的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、EMA原理分析EMA官方论文地址：EMA文章EMA代码：EMA代码EMA注意力机制（高效的多尺度注意力）：通过重塑部分通道到批次维度，并将......
  • YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年最新Mamba注意力机制MLLAttention
    1. MLLAttention介绍1.1 摘要：Mamba是一种有效的状态空间模型，具有线性计算复杂度。最近，它在处理各种视觉任务的高分辨率输入方面表现出了令人印象深刻的效率。在本文中，我们揭示了强大的Mamba模型与线性注意力Transformer具有惊人的相似之处，而线性注意力Transforme......
  • YOLO11改进|卷积篇|引入轻量级自适应提取卷积LAE
    目录一、【LAE】卷积1.1【LAE】卷积介绍1.2【LAE】核心代码二、添加【LAE】卷积机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【LAE】卷积1.1【LAE】卷积介绍下图是【LAE】卷积的结构图，让我们简单分析一下运行过程......
  • 深度学习中的注意力机制：原理、应用与发展
    一、引言在深度学习领域，注意力机制（AttentionMechanism）已经成为一种极为重要的技术手段。它的出现使得模型能够像人类一样，在处理大量信息时聚焦于关键部分，从而提高模型的性能和效率。从自然语言处理到计算机视觉等多个领域，注意力机制都展现出了卓越的能力，极大地推动了深度......
  • 技术解读GaussDB (for MySQL)流控机制
    本文分享自华为云社区《【华为云MySQL技术专栏】GaussDB(forMySQL)流控技术解读》，作者：GaussDB数据库。本文主要介绍GaussDB(forMySQL)在不同服务层次上是如何实现过载保护的，具体包括反馈式和主动平滑流控两种机制。1.背景介绍GaussDB(forMySQL)是存储计算分离架构的云......
  • 数据库锁定机制
    数据库锁定机制话说如果你只是单纯的说"锁表",总是让人感觉有点Low，而我们就直接换个比较高大上一点的名词，锁定机制!为了保证数据的完整，也就是他的一致性和有效性，所以才会让数据库出现了锁定机制，相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不......
  • 消费者Rebalance机制
    优质博文：IT-BLOG-CN一、消费者Rebalance机制在ApacheKafka中，消费者组ConsumerGroup会在以下几种情况下发生重新平衡Rebalance：【1】消费者加入或离开消费者组：当一个新的消费者加入消费者组或一个现有的消费者离开消费者组时，Kafka会触发重新平衡，以重新分配分区给消费者......
  • 大核注意力机制
    一、本文介绍在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv8，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv8的......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99