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铁岭免费网站建设,wordpress自己新建模板,wordpress 学校模板,摄影网站的设计与实现开题报告前言 本文提出高效局部注意力#xff08;ELA#xff09;机制#xff0c;并将其集成到YOLOv8中。传统注意力机制在利用空间信息时存在不足#xff0c;ELA旨在解决这些问题。其通过“条带池化”提取空间信息#xff0c;用1D卷积处理特征向量#xff0c;使用分组归一化替代…前言本文提出高效局部注意力ELA机制并将其集成到YOLOv8中。传统注意力机制在利用空间信息时存在不足ELA旨在解决这些问题。其通过“条带池化”提取空间信息用1D卷积处理特征向量使用分组归一化替代批量归一化最后生成空间注意力图。我们精心设计了三个超参数形成四个不同版本以满足不同视觉任务需求。将ELA代码集成到YOLOv8后在数据集上的实验表明改进后的YOLOv8在目标检测任务中均优于当前方法。文章目录 YOLOv8改进大全卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总专栏链接: YOLOv8改进专栏文章目录前言介绍摘要文章链接基本原理1. **背景与动机**2. **ELA的结构**3. **ELA的优势**核心代码引入代码注册步骤1:步骤2配置yolov8-ELA.yaml实验脚本结果介绍摘要注意力机制在计算机视觉领域已获得广泛认可其能够有效提升深度神经网络性能。然而现有方法在空间信息利用方面存在显著局限性往往以通道维度压缩或网络复杂度增加为代价。为解决这一关键问题本文提出了一种高效的局部注意力机制Efficient Local AttentionELA该机制通过简洁的架构设计实现了显著的性能提升。通过对Coordinate Attention方法的系统性分析我们发现其在批量归一化条件下泛化能力不足通道注意力维度压缩产生负面影响且注意力生成过程较为复杂。为克服这些技术挑战我们创新性地提出结合一维卷积与组归一化的特征增强技术该方法通过高效编码双一维位置特征图实现感兴趣区域的精确定位无需进行维度压缩同时保持轻量化实现。我们系统优化了ELA中的三个关键超参数构建了四个不同版本ELA-T、ELA-B、ELA-S和ELA-L以满足图像分类、目标检测及语义分割等多样化视觉任务的特定需求。ELA模块可无缝集成至ResNet、MobileNet和DeepLab等主流深度卷积神经网络架构中。在ImageNet、MSCOCO和Pascal VOC等标准数据集上的大量实验评估表明ELA模块在上述三类核心视觉任务中均显著优于当前最先进方法。文章链接论文地址论文地址代码地址代码地址基本原理ELAEfficient Local Attention是一种新提出的注意力机制旨在提高深度卷积神经网络CNN在计算机视觉任务中的表现。以下是ELA的详细介绍1.背景与动机在计算机视觉中注意力机制被广泛应用于增强深度学习模型的性能。传统的注意力机制往往在利用空间信息时存在不足或者在有效利用空间信息的同时降低了通道维度导致模型的表现受到影响。因此ELA的提出旨在解决这些问题提供一种高效且轻量的注意力机制。2.ELA的结构ELA的设计主要包括以下几个关键步骤特征提取ELA首先通过“条带池化”strip pooling方法提取输入特征图的空间信息。这种方法在水平和垂直方向上分别进行平均池化生成包含位置信息的特征向量。1D卷积在获得特征向量后ELA对这两个方向的特征向量分别应用1D卷积。这种卷积方式能够更好地处理序列信号且计算效率高于2D卷积。分组归一化Group Normalization在卷积之后ELA使用分组归一化来替代批量归一化。分组归一化在小批量情况下表现更为稳定能够提高模型的泛化能力。注意力生成最后ELA通过将两个方向的注意力特征向量相乘生成最终的空间注意力图。这种方法确保了对感兴趣区域的准确定位同时保持了输入特征图的通道维度。3.ELA的优势高效性ELA能够在不降低通道维度的情况下准确捕捉空间信息避免了传统方法的缺陷。轻量化与其他注意力机制相比ELA的参数更少计算开销更小适合在资源受限的环境中使用。更好的泛化能力通过使用分组归一化ELA在小批量训练时表现更为稳定提升了模型的泛化能力。易于集成ELA可以无缝集成到现有的深度学习框架中如ResNet、MobileNet和DeepLab等便于实际应用。核心代码importtorchimporttorch.nnasnnclassELA(nn.Module):Constructs an Efficient Local Attention module. Args: channel: Number of channels of the input feature map kernel_size: Adaptive selection of kernel size def__init__(self,channel,kernel_size7):super(ELA,self).__init__()self.convnn.Conv1d(channel,channel,kernel_sizekernel_size,paddingkernel_size//2,groupschannel,biasFalse)self.gnnn.GroupNorm(16,channel)self.sigmoidnn.Sigmoid()defforward(self,x):B,C,H,Wx.size()x_htorch.mean(x,dim3,keepdimTrue).view(B,C,H)x_wtorch.mean(x,dim2,keepdimTrue).view(B,C,W)x_hself.sigmoid(self.gn(self.conv(x_h))).view(B,C,H,1)x_wself.sigmoid(self.gn(self.conv(x_w))).view(B,C,1,W)returnx*x_h*x_w引入代码在根目录下的ultralytics/nn/目录新建一个attention目录然后新建一个以ELA为文件名的py文件 把代码拷贝进去。importtorchimporttorch.nnasnnclassELA(nn.Module):Constructs an Efficient Local Attention module. Args: channel: Number of channels of the input feature map kernel_size: Adaptive selection of kernel size def__init__(self,channel,kernel_size7):super(ELA,self).__init__()self.convnn.Conv1d(channel,channel,kernel_sizekernel_size,paddingkernel_size//2,groupschannel,biasFalse)self.gnnn.GroupNorm(16,channel)self.sigmoidnn.Sigmoid()defforward(self,x):B,C,H,Wx.size()x_htorch.mean(x,dim3,keepdimTrue).view(B,C,H)x_wtorch.mean(x,dim2,keepdimTrue).view(B,C,W)x_hself.sigmoid(self.gn(self.conv(x_h))).view(B,C,H,1)x_wself.sigmoid(self.gn(self.conv(x_w))).view(B,C,1,W)returnx*x_h*x_w注册在ultralytics/nn/tasks.py中进行如下操作步骤1:fromultralytics.nn.attention.ELAimportELA步骤2修改def parse_model(d, ch, verboseTrue):elifmin{ELA}:c1,c2ch[f],args[0]ifc2!nc:c2make_divisible(min(c2,max_channels)*width,8)args[c1,*args[1:]]配置yolov8-ELA.yamlultralytics/cfg/models/v8/yolov8-ELA.yaml# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parametersnc:80# number of classesscales:# model compound scaling constants, i.e. modelyolov8n.yaml will call yolov8.yaml with scale n# [depth, width, max_channels]n:[0.33,0.25,1024]# YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPss:[0.33,0.50,1024]# YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPsm:[0.67,0.75,768]# YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients, 79.3 GFLOPsl:[1.00,1.00,512]# YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx:[1.00,1.25,512]# YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs# YOLOv8.0n backbonebackbone:# [from, repeats, module, args]-[-1,1,Conv,[64,3,2]]# 0-P1/2-[-1,1,Conv,[128,3,2]]# 1-P2/4-[-1,3,C2f,[128,True]]-[-1,1,Conv,[256,3,2]]# 3-P3/8-[-1,6,C2f,[256,True]]-[-1,1,Conv,[512,3,2]]# 5-P4/16-[-1,6,C2f,[512,True]]-[-1,1,Conv,[1024,3,2]]# 7-P5/32-[-1,3,C2f,[1024,True]]-[-1,1,SPPF,[1024,5]]# 9# YOLOv8.0n headhead:-[-1,1,nn.Upsample,[None,2,nearest]]-[[-1,6],1,Concat,[1]]# cat backbone P4-[-1,3,C2f,[512]]# 12-[-1,1,nn.Upsample,[None,2,nearest]]-[[-1,4],1,Concat,[1]]# cat backbone P3-[-1,3,C2f,[256]]# 15 (P3/8-small)-[-1,1,ELA,[256]]#17-[-1,1,Conv,[256,3,2]]-[[-1,12],1,Concat,[1]]# cat head P4-[-1,3,C2f,[512]]# 18 (P4/16-medium)-[-1,1,ELA,[512]]# 21-[-1,1,Conv,[512,3,2]]-[[-1,9],1,Concat,[1]]# cat head P5-[-1,3,C2f,[1024]]# 21 (P5/32-large)-[-1,1,ELA,[1024]]# 25-[[16,19,22],1,Detect,[nc]]# Detect(P3, P4, P5)实验脚本importosfromultralyticsimportYOLO yamlultralytics/cfg/models/v8/yolov8-ELA.yamlmodelYOLO(yaml)model.info()if__name____main__:resultsmodel.train(datacoco128.yaml,nameELA,epochs10,ampFalse,workers8,batch1,devicecpu)结果