Yolov8涨点技巧：轻量高效注意力模块Sea_AttentionBlock | ICLR2023|SeaFormer：轻量级语义分割算法,复旦大学和腾讯联合提出

已于 2024-06-11 15:43:34 修改
阅读量3.2k 收藏 8
点赞数
分类专栏： YOLOv8原创自研 文章标签： YOLO 算法 计算机视觉 目标检测 人工智能
于 2023-06-12 19:00:00 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/131122041
版权
YOLOv8原创自研 同时被 3 个专栏收录
137 篇文章 ¥199.90 ¥299.90
订阅专栏
YOLOv8魔术师
105 篇文章 ¥129.90 ¥299.90
订阅专栏
YOLOv5/YOLOv7/YOLOv8最新改进大作战
103 篇文章 ¥299.90 ¥399.90
订阅专栏
本文介绍了如何将轻量高效的注意力模块Sea_AttentionBlock和C2f_SeaformerBlock应用于Yolov8，以提高目标检测特别是小目标检测的性能。通过SeaFormer的squeeze-enhanced Axial Transformer结构，实现了在保持速度的同时提升模型精度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
轻量高效的注意力模块 Sea_AttentionBlock 优化 YOLOv8 检测算法
UksApps的博客
09-14 1053
为了进一步提升 YOLOv8 的性能，研究人员引入了一种轻量高效的注意力模块，称为 Sea_AttentionBlock，通过加强特征表示和引入注意力机制来增强目标检测的能力。自注意力机制用于建模特征之间的依赖关系，而跨尺度的注意力机制则用于整合不同尺度的特征。空间注意力模块用于建模特征之间的空间关系。在 forward 方法中，输入特征经过自注意力模块和空间注意力模块的处理后，得到最终的注意力特征。Sea_AttentionBlock 将自注意力特征和空间注意力特征进行融合，得到最终的注意力特征。
YOLOv8轻量化涨点改进: 卷积魔改 | DynamicConv | CVPR2024 ParameterNet,低计算量小模型也能从视觉大规模预训练中获益
04-15 2551
ParameterNet，旨在增加大规模视觉预训练模型中的参数数量，同时最小化FLOPs的增加，利用动态卷积将额外的参数合并到网络中。
YOLOv7优化：轻量高效注意力模块Sea_AttentionBlock | ICLR2023|SeaFormer：轻量级语义分割算法,复旦大学和腾讯联合提出
10-12 1346
本文独家改进：一种即插即用的通用注意力模块Sea_AttentionBlock ，带有squeeze Axial和细节增强，二次创新引入到YOLOv7增强特征提取能力
Yolov5涨点技巧：轻量高效注意力模块Sea_AttentionBlock | ICLR2023|SeaFormer：轻量级语义分割算法,复旦大学和腾讯联合提出
06-09 1896
YOLOv5引入ICLR2023轻量高效注意力模块Sea_AttentionBlock，在多个数据集亲测能够涨点，对小目标涨点更显著
YOLOv8涨点技巧：手把手教程，注意力机制如何在不同数据集上实现涨点的工作，内涵多种网络改进方法
10-17 4192
手把手教程，解决注意力机制引入到YOLOv8在自己数据集不涨点的问题点，本文提供五种改进方法来解决此问题；
YOLOV8涨点技巧之细节增强注意力模块（DEAB）
hasakie的博客
01-24 206
YOLOv8 是目标检测领域的最新成果，以其速度和精度著称。然而，在处理小目标或复杂背景时，其性能仍有提升空间。细节增强注意力模块（DEAB）能有效捕捉图像细节信息，增强模型对关键特征的关注，从而提升检测精度。通过将 DEAB 模块融入 YOLOv8，模型能够更好地捕捉图像细节信息，提升目标检测的精度，尤其是在处理小目标和复杂背景时表现更佳。代码复现部分展示了如何在 YOLOv8 中实现 DEAB 模块，并替换原有模块进行训练。
涨点技巧：注意力机制---Yolov8引入Resnet_CBAM，CBAM升级版
05-31 3681
yolov8引入Resnet_CBAM：CBAM升级版，亲测数据集涨点明显，跟cbam比较
Sea_AttentionBlock：Yolov8轻量高效注意力模块引领ICLR2023潮流
一直在水些技术小文
11-11 700
目标检测和语义分割一直是计算机视觉领域的热点问题。在最新的Yolov8版本中，涨点技巧Sea_AttentionBlock成为关注焦点。此外，复旦大学与腾讯联合提出的轻量级语义分割算法SeaFormer也在ICLR2023引起轰动。本文将深入研究Sea_AttentionBlock的设计原理，探讨SeaFormer的轻量级语义分割算法，通过案例和代码示例详细解读这两项技术的卓越之处。
yolov8语义分割
耶律大石的博客
05-09 1086
模型下载地址。
YOLOv9改进策略 ：主干优化 | 轻量高效注意力模块Sea_AttentionBlock | ICLR2023 SeaFormer，轻量级语义分割算法,复旦大学和腾讯联合提出
03-30 533
轻量高效注意力模块Sea_AttentionBlock在多个场景验证可以高效涨点，因此引入到YOLOv9
基于SeaFormer的YOLOv8性能提升策略—轻量高效注意力模块Sea_AttentionBlock在语义分割中的应用研究
最新发布
面向AI前沿技术的深度解析平台，覆盖基础理论、算法优化及产业应用全链路
05-07 849
本文基于轻量级语义分割模型 SeaFormer，提出一种高效的注意力模块Sea_AttentionBlock ，并将其集成到 YOLOv8 中，以提升目标检测性能。该模块结构轻便、计算高效，尤其在小目标检测方面表现突出。通过在多个数据集上的实验验证，结合 Sea_AttentionBlock 的 YOLOv8 模型在保持推理速度的同时，显著提升了检测精度，验证了该模块的有效性与泛化能力。
SeaFormer：轻量高效的注意力模块
m0_47867638的博客
04-29 2326
语义分割是计算机视觉中的一个基本问题，其目的是为图像中的每个像素分配一个语义类标签。传统的方法依靠叠加局部卷积核Long et al.(2015)来感知图像的长程结构信息。自从视觉变形器Dosovitskiy等人(2021)引入以来，语义分割领域发生了重大变革。基于变压器的方法郑等(2021);Xie等人(2021)已经显著地展示了全球上下文建模的能力。然而，Transformer的计算成本和内存需求使得这些方法不适用于移动设备，尤其是高分辨率图像输入。
深度学习目标检测的涨点技巧：探索Yolov8引入的WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU
一直在水些技术小文
11-10 829
Yolov8是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法系列的最新版本，以其高效的检测速度和优秀的性能在学术界和工业界广受好评。它采用单一神经网络同时进行目标检测和分类，相较于传统的两阶段目标检测算法，大幅提高了实时性。
YoloV8改进策略：让SeaFormer走进Yolov8的视野，轻量高效的注意力模块展现出无与伦比的魅力
m0_47867638的博客
05-25 1万+
SeaFormer是今年关注度比较高的模型，其轻量高效的注意力模块，在图像分类和实例分割的任务表现非常出色，那我们一起试试它在YoloV8上的表现吧！ 首先，我们一起阅读论文的翻译，了解什么是SeaFormer，以及实现它的方法。然后，我们一起尝试几种改进方法；最后，我们总结SeaFormer在Yolov8中的表现。当然，我的试验结果并不一定代表SeaFormer的真实实例，数据集不同，效果也有一定的差别，甚至是巨大的，所以大家也要动手实验才行。论文：https://openreview.net/pdf?i
Yolov8进阶技巧：BIFPN小目标涨点攻略
一直在水些技术小文
11-11 1532
目标检测技术的不断发展使得算法在面对各种场景和目标时能够更为灵活和准确。Yolov8（You Only Look One-level Version 8）在涌现为一种高效目标检测模型的同时，通过引入BIFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）技巧，显著提升了对小目标的检测能力。本文将深入探讨BIFPN的设计原理、实现代码以及在小目标检测上的显著效果。
轻量型注意力模块：ULSAM
litt1e的博客
10-10 4756
ULSAM: Ultra-Lightweight Subspace Attention Module for Compact Convolutional Neural Networks 论文地址 作者提出了一种新的用于紧凑网络神经网络的注意力块(ULSAM)，它可以学习每个特征子空间的个体注意力映射，并能够在多尺度、多频率特征学习的同时高效地学习跨信道信息。 主要思想：将提取的特征分成g组，对每组的子特征（论文中称问subspace）进行空间上的重新校准，最后，把g组特征concatenate到一起。具体
yolov8语义分割训练-验证-推理-转化-数据集（代码+教程）
QQ_1309399183的博客
10-25 1538
yolov8语义分割训练-验证-推理-转化-数据集（代码+教程）
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单）
热门推荐
p13672294967的博客
05-15 2万+
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单），一种基于动态非单调聚焦机制的边界框损失，map@50从59%提升到了61%，将近提升了2个百分点。
YOLOv8优改系列二：YOLOv8融合ATSS标签分配策略，实现网络快速涨点
源的博客
04-28 1560
🌳论文地址点击🌳源码地址点击🌳问题阐述：多年来，目标检测一直由基于锚点的检测器主导。最近，由于 FPN 和 Focal Loss 的提出，无锚检测器变得流行起来。在本文中，我们首先指出基于anchor的检测和无anchor的检测的本质区别实际上是如何定义正负训练样本，这导致了它们之间的性能差距。如果他们在训练时采用相同的正负样本定义，那么无论从一个盒子还是一个点回归，最终的性能都没有明显的差异。如何在不依赖复杂手工设计规则的情况下，利用有限的标注数据有效地进行目标分割训练。🌳主要思想。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI小怪兽

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值