首页 > 其他分享 >YOLOv11改进策略【独家融合改进】| AFPN渐进式自适应特征金字塔 + 注意力机制，适用专栏内所有的注意力模块

YOLOv11改进策略【独家融合改进】| AFPN渐进式自适应特征金字塔 + 注意力机制，适用专栏内所有的注意力模块

时间：2025-01-10 20:02:22浏览次数：3

标签：SimAM 改进专栏 YOLOv11 AFPN 注意力

一、本文介绍

本文利用 AFPN 和注意力模块对YOLOv11的网络模型进行优化提升。本文以SimAM注意力模块为例，目的是让网络能够学习到更深层的语义信息，并结合AFPN的渐近式融合及自适应空间融合操作，逐步整合不同层级特征，有效避免非相邻层级间因语义差距过大导致的信息丢失或降级问题，进而提高模型整体性能。

专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

文章目录

一、本文介绍
二、AFPN介绍
三、SimAM注意力原理
- 3.1、原理
- 3.2、优势
四、Detect_AFPN和SimAM的实现代码
五、添加步骤
六、yaml模型文件

标签：SimAM,改进,专栏,YOLOv11,AFPN,注意力
From： https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/145060620

相关文章

YOLOv11全网最新创新点改进系列：“将Lion自动优化与YOLOv11完美结合，智能优化算法驱动，赋
YOLOv11全网最新创新点改进系列：“将Lion自动优化与YOLOv11完美结合，智能优化算法驱动，赋能精准检测与高效推理，让您的应用在复杂场景下表现更卓越！”视频讲解戳这里，文档可以不看，视频内容一定要看，干货满满！祝大家少走弯路！！！所有改进代码均经过实验测试跑通！截止发稿时YOLOv11已改进......
YOLOv11改进，YOLOv11自研检测头融合HyCTAS的Self_Attention自注意力机制（2024），并添加小目
摘要论文提出了一种新的搜索框架，名为HyCTAS，用于在给定任务中自动搜索高效的神经网络架构。HyCTAS框架结合了高分辨率表示和自注意力机制，通过多目标优化搜索，找到了一种在性能和计算效率之间的平衡。#理论介绍自注意力（Self-Attention）机制是HyCTAS框架中的一个重要组......
YOLOv8改进，YOLOv8自研检测头融合HyCTAS的Self_Attention自注意力机制，2024，并添加小目标
摘要论文提出了一种新的搜索框架，名为HyCTAS，用于在给定任务中自动搜索高效的神经网络架构。HyCTAS框架结合了高分辨率表示和自注意力机制，通过多目标优化搜索，找到了一种在性能和计算效率之间的平衡。#理论介绍自注意力（Self-Attention）机制是HyCTAS框架中的一个重要组......
【多图】36家阀门企业调研，阀门企业研发效率的影响因素和PLM等改进措施
近期，智橙研究院发放了《制造企业研发现状调研问卷》，有36家阀门企业参与了填写，其中有31家为阀门规上企业。图纸管理不到位导致研发低效87%的企业表示2024年度的产品研发中遇到了明显的问题，具体数据如下：阀门企业研发时，最常遇到的问题是“误用过时/错误数据导致设计返工”，......
改进萤火虫算法之五：基于惯性权重的萤火虫算法（IWFA）
基于惯性权重的萤火虫算法（IWFA）是在标准萤火虫算法的基础上引入线性递减权重函数的一种改进算法。一、算法背景与原理萤火虫算法是一种启发式算法，其灵感来源于萤火虫闪烁的行为。萤火虫通过闪光来吸引其他萤火虫，而吸引力与它们的亮度成正比......
(即插即用模块-Attention部分) 三十四、(2022) FACMA 频率感知跨通道注意力
文章目录1、Frequency-AwareCross-ModalityAttention2、WeightedCross-ModalityFusionmodule3、代码实现paper：FCMNet:Frequency-awarecross-modalityattentionnetworksforRGB-DsalientobjectdetectionCode：https://github.com/XiaoJinNK/FCMNet1、......
(即插即用模块-Attention部分) 三十三、(2021) SPA 显著位置注意力
文章目录1、SalientPositionsAttention2、代码实现paper：SalientPositionsbasedAttentionNetworkforImageClassificationCode：https://github.com/likyoo/SPANet1、SalientPositionsAttention在现有的自注意力机制中，其建模长距离依赖关系方面表现出色......
YOLOV8涨点之多尺度注意力融合(MAF)模块
YOLOv8基本架构YOLOv8延续了YOLO系列的设计理念，其基本架构主要包括Backbone、Neck和Head三个关键部分：Backbone：基于CSP(紧凑和分离)思想构建，使用C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块，实现了进一步的轻量化。Neck：采用PA-FPN(路径聚合网络-特征金字塔网络)思想，通过去除上采样......
【Block总结】SGE注意力机制
一、论文介绍论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09646研究背景：论文首先提及了在计算机视觉领域，特征分组的思想由来已久，并介绍了相关背景。研究目的：旨在通过引入SGE模块，改善特征图的空间分布，提升模型对特定语义特征的表示能力。实验平台：实验代码和预训练模型可在https://......
Transformer、编码器、解码器、全连接FFN、自注意力机制、嵌入向量、残差连接层归一化
一.提出背景Transformer最早是Google在2017年的AttentionIsAllYouNeed论文中提出，用于解决解决传统的序列到序列（Seq2Seq）模型在处理可变长序列时遇到的问题。（序列到序列：指的是模型的输入是一段序列，模型输出也是序列；比如语音识别中给模型一段中文语音序列，让模型给出中文文字序列......

赞助商

阅读排行