首页 > 其他分享 >Yolo11改进策略:Head改进|DynamicHead,利用注意力机制统一目标检测头部|即插即用

Yolo11改进策略:Head改进|DynamicHead,利用注意力机制统一目标检测头部|即插即用

时间:2024-12-29 09:28:55浏览次数:3  
标签:Head Yolo11 检测 改进 模块 感知 机制 注意力 DynamicHead

摘要

论文介绍

本文介绍了一种名为DynamicHead的模块,该模块旨在通过注意力机制统一目标检测头部,以提升目标检测的性能。论文详细阐述了DynamicHead的工作原理,并通过实验证明了其在COCO基准测试上的有效性和效率。

创新点

DynamicHead模块的创新之处在于它首次尝试在一个统一的框架中结合了尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制。这三个注意力机制分别作用于特征张量的不同维度上,但它们的性能可以相互补充,从而显著提高了目标检测头的表征能力。

方法

DynamicHead模块的方法主要包括三个步骤:尺度感知注意力、空间感知注意力和任务感知注意力。首先,尺度感知注意力模块学习各种语义层级的相对重要性,以便根据物体的尺度增强单个物体在适当层级的特征。其次,空间感知注意力模块在空间维度上连贯地学习空间位置中具有辨别力的表征。最后,任务感知注意力模块在通道上部署,以实现联合学习并泛化对象的不同表示。这三个注意力机制是顺序应用的,可以多次嵌套以有效地将多个注意力块堆叠在一起。

模块作用

DynamicHead模块的主要作用是提升目标检测的性能。通过将DynamicHead加入Yolo11的Detect head中,可以充分利用其注意力机制来增强特征表示,从而提高检测的准确性

标签:Head,Yolo11,检测,改进,模块,感知,机制,注意力,DynamicHead
From: https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/144653618

相关文章

  • 你觉得上一家公司的工作流程有哪些需要改进的?
    在谈论上一家公司工作流程的改进点时,可以从多个维度进行思考,以下是一些可能适用于前端开发领域的建议:项目管理与沟通:提升项目管理的透明度,确保所有团队成员都能清楚地了解项目状态、即将到来的任务以及潜在的延期风险。优化团队间的沟通渠道,减少信息传递的层级,以便前端开发......
  • yolov3算法及其改进
    yolov3算法及其改进1、yolov3简介2、yolov3的改进2.1、backbone的改进2.1.1、darknet19相对于vgg16有更少的参数,同时具有更快的速度和更高的精度2.1.2、resnet101和darknet53,同样具有残差结构,精度也类似,但是darknet具有更高的速度2.2、FPN2.3、anchor-base与grid-cell3......
  • yolov4算法及其改进
    yolov4算法及其改进1、yolov4介绍2、mosaic与mish激活函数2.1、mosaic数据增强2.2、Mish激活函数3、backbone网络框架的改进4、PAN-FPN的介绍5、样本匹配和损失函数5.1、样本匹配5.2、YOLOV4损失函数5.2.1、GIOUloss5.2.2、DIOUloss5.2.3、CIOULoss1、yolov4介......
  • yolov5及其算法改进
    yolov5及其算法改进1、YOLOV5目标检测简介2、前处理2.1、自适应Anchor计算2.2、自适应计算Anchor的流程如下:2.3、图像自适应3、YOLOV4与YOLOV5的架构区别3.1、SiLU激活函数3.2、CSPBlock结构图3.3、yolov5的spp改进4、正负样本匹配与损失函数4.1、坐标表示4.2、正......
  • 项目报 OutOfMemoryError 、GC overhead limit exceeded 问题排查以及解决思路实战
    项目报OutOfMemoryError、GCoverheadlimitexceeded问题排查以及解决思路实战前言:问题现象描述:1,生产环境有个定时任务,没有初始化告警数据【告警数据量为1000多个】2,其他定时任务执行正常3,查询日志到定时任务执行之前有日志打印4,手动触发补偿告警定时任务接口报Out......
  • 集智书童 | MITA-YOLO: 一种改进的间接视觉 YOLOv8方法用于目标检测,很酷!
    本文来源公众号“集智书童”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:MITA-YOLO:一种改进的间接视觉YOLOv8方法用于目标检测!火势可能导致文化遗产建筑遭受严重破坏,因此及时的火警检测至关重要。传统的密集布线和钻孔可能对这些结构造成损害,因此减少摄像头的数量以最小化这......
  • 极市平台 | 超越YOLO11和D-FINE!DEIM:最强实时目标检测算法
    本文来源公众号“极市平台”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:超越YOLO11和D-FINE!DEIM:最强实时目标检测算法极市导读本文介绍了一种改进的DETR目标检测框架DEIM,通过增加正样本数量和优化匹配质量的损失函数,显著加快了DETR模型的收敛速度,并在多个数据集上提升了性能,成......
  • YOLO11遥感小目标车辆性能提升 | 自研独家创新DSAM注意力 ,基于BiLevelRoutingAttentio
       ......
  • YOLO11多个点组合创新:GC10-DET缺陷检测 | DCNv4结合SPPF+11Detect创新性结合
    ......
  • YOLO11改进-注意力-引入高效多尺度注意力EMA
            在计算机视觉任务中,通道或空间注意力机制虽能提升特征表示效果,但通道维度缩减建模跨通道关系可能影响深度视觉表示提取。为解决此问题,本文提出高效多尺度注意力(EMA)模块,将部分通道重塑为批量维度,分组通道维度为多个子特征,使空间语义特征在各特征组内良好分布;除......