YOLOv5改进 | 注意力篇 | ACmix注意力与卷积混合的模型(轻量化注意力机制)

news2024/11/14 2:35:14

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本,它的核心思想是,传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影,生成一组中间特征,然后根据不同的范式,即自注意力和卷积方式,分别重用和聚合这些中间特征。这样,ACmix既能利用自注意力的全局感知能力,又能通过卷积捕获局部特征,从而在保持较低计算成本的同时,提高模型的性能。同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏,本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣,欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

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