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文章目录YOLO系列算法改进方法|目录一览表一、注意力机制添加方法二、网络轻量化方法三、优化损失函数四、非极大值抑制五、“Transformer+CNN”结构六、特征融合方式改进七、优化锚框生成八、激活函数改进九、空间金字塔池化层改进💡魔改YOLO系列算法，助力涨点，助力科研。通过添加注意力机制S

 前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更

Title:BiFormer:VisionTransformerwithBi-LevelRoutingAttentionPaper:https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode:https://github.com/rayleizhu/BiFormer导读众所周知

文章目录自注意力（Self-Attention）例子Self-AttentionvsConvolutionSelf-AttentionvsRNN交叉注意力（CrossAttention）位置编码（PositionEncoding，PE）视觉中的二维位置编码参考紧接上回：【动手深度学习-笔记】注意力机

综述：计算机视觉中的通道注意力机制1.INTRODUCTION:2.计算机视觉中的注意力机制2.1.通用形式2.2通道注意力|channelattention|whattopayattentionto2.2.1SENet2.2.2GSoP-Net2.2.3SRM2.2.4GCT2.2.5ECANet

声明：本文参考了许多相关资料，视频，博客，结合《AttentionisAllYouNeed》这篇文章的每一个细节，从一个初学者的角度出发详细解读Transformer模型，无代码。原文链接及参考资料放在文末，若有错误或不当之处请指出，如有侵权请联系作者删除。文章目录宏观理解TransformerTr

之前写过两篇YOLOv5+各种注意力机制的文章，收到了大家很多的反馈，这篇博文就简单针对这些问题讨论一下：为什么我添加了注意力模块以后精度反而下降了？在什么位置添加注意力模块比较好？同一种或者不同的注意力模块可以添加多个吗？我的数据集应该使用那种注意力模块？添加注意力模块以后还能用权重吗？个别注意力

💡统一使用YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据

注意力机制学习--CA（Coordinateattention）简介CA注意力机制的优势：提出不足算法流程图代码最后简介CA（Coordinateattentionforefficientmobilenetworkdesign）发表在CVPR2021，帮助轻量级网络涨点、即插即用。CA注意力机制的优

目录前言1.注意力机制1.1非自主提示和自主提示1.2查询，键和值1.3注意力机制的公式1.3.1平均汇聚1.3.2非参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.3.3带参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.4注意力机制的评分函数（a(query,key)a(q

自从yolov5-5.0加入se、cbam、eca、ca发布后，反响不错，也经常会有同学跑过来私信我能不能出一期6.0版本加入注意力的博客。个人认为是没有必要专门写一篇来讲，因为步骤几乎一样，但是问的人也慢慢多了，正好上一篇加入注意力的文章写的略有瑕疵，那就再重新写一篇。yolo加入注意力三部曲1.

前言本文介绍注意力机制的概念和基本原理，并站在计算机视觉CV角度，进一步介绍通道注意力、空间注意力、混合注意力、自注意力等。目录前言一、注意力机制二、通道注意力机制三、空间注意力机制四、混合注意力机制 五、自注意力机制六、注意力基础 6.1注意力机制原理6.2注意力机制计算过程一

预训练语言模型在各种自然语言处理任务上的惊人表现，引起了人们对其分析的兴趣。Probing是进行此类分析所采用的最普遍的方法之一。在典型的probing研究中，probing是一个插在中间层的浅层神经网络，通常是一个分类器层。其有助于探查不同层捕获的信息。使用辅助任务对probing进行训练和验证，

 阿里有句非常经典的土话，“今天的***表现，是明天的***要求。”如何挖掘潜能、发现更好的自己?今天，阿里巴巴高级无线开发专家江建明(聪安)将认知升级的方法总结出来，帮助你获得快速成长的秘诀(本文内容稍长但值得细细阅读哦)。如何阅读本文?找一个固定不被打扰时间仔细阅读。在碎片化的时间中，

Transformer是一种强大的序列模型，但是它所需的时间和内存会随着序列长度出现二阶增长。近日，OpenAI研究人员开发出了一种深度神经网络SparseTransformer，该网络在预测长序列方面创造了新纪录——无论预测的是文本、图像还是声音。该神经网络利用注意力机制中的一种改进算法，可以从长