10 2024 档案

聚焦线性注意力
摘要：一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Focused Linear Attention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的YOLO系列当中从而提高检测精度)，旨在提高效率和表现力。其解决了两个在传统线性注意力方法中存在的问题：聚焦能力和特征 阅读全文
posted @ 2024-10-07 12:24 Geek-opk 阅读(149) 评论(1) 推荐(0)
变换器HAT
摘要：一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制，混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局 阅读全文
posted @ 2024-10-07 12:23 Geek-opk 阅读(206) 评论(0) 推荐(0)
大核注意力机制
摘要：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Y 阅读全文
posted @ 2024-10-07 12:22 Geek-opk 阅读(605) 评论(0) 推荐(0)
多尺度空洞注意力
摘要：一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过 阅读全文
posted @ 2024-10-07 12:21 Geek-opk 阅读(842) 评论(0) 推荐(0)
Triplet Attention
摘要：一、本文介绍 本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像 阅读全文
posted @ 2024-10-07 12:19 Geek-opk 阅读(296) 评论(1) 推荐(1)
说明文档
摘要：这篇文档主要介绍《基于YOLOv8的农田病虫害检测与分析》的代码实现部分，整篇论文的目的主要是改进YOLOv8的网络结构，使其在检测病虫害的精度和实时性上有所提升。接下来，我将介绍如何从零开始搭建起本项目。 安装Python 到python的官方网站：https://www.python.org/下 阅读全文
posted @ 2024-10-06 10:54 Geek-opk 阅读(38) 评论(1) 推荐(0)