各种Attention|即插即用|适用于YoloV5、V7、V8、V9、V10（一）
摘要 本文总结了各种注意力，即插即用，方便大家将注意力加到自己的论文中。 SE import torch from torch import nn class SEAttention(nn.Module): """ SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）中的注意力模块。 通过全局平均池化后，使用两个全连接层来学习通道间的相关性， 最后通过sigmoid激活函数得到每...
即插即用篇 | YOLOv8 引入大感受野的小波卷积 | ECCV2024
摘要：近年来，人们尝试通过增加卷积神经网络（CNN）内核的大小来模拟视觉变换器（ViTs）自注意力模块的全局感受野。然而，这种方法很快就遇到了上限，并在达到全局感受野之前就已饱和。在这项工作中，我们证明，通过利用小波变换（WT），实际上可以在避免过度参数化的情况下获得非常大的感受野。例如，对于 k × k 感受野，所提出方法中的可训练参数数量仅随着 k 的对数增长。所提出的层，命名为 WTConv，可以...
YoloV8改进策略：上采样改进|动态上采样|轻量高效，即插即用(适用于分类、分割、检测等多种场景)
摘要 本文使用动态上采样改进YoloV8，动态上采样是今天最新的上采样改进方法，具有轻量高效的特点，经过验证，在多个场景上均有大幅度的涨点，而且改进方法简单，即插即用！ 论文：《DySample：Learning to Upsample by Learning to Sample》 论文：https://arxiv.org/pdf/2308.15085 我们提出了DySample，一个超轻量级且高效的动...
Pointnet++改进即插即用系列：全网首发PPA反向残差移动块 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入PPA，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三 ...
即插即用模块目录
一文搞懂深度学习的注意力机制 | 软和硬到底如何抉择？《双重注意力模块 DoubleAttention》| A2-Nets: Double Attention Networks《混合注意力ACmix 模块》 | On the Integration of Self-Attention and Convolution《坐标注意力 Coordinate Attention》 | Coordinate Att...
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPISDK使用相机的Plug-and-Play（即插即用PnP）技术（C#）
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPISDK使用相机的Plug-and-Play（即插即用PnP）技术（C#） Baumer工业相机Baumer工业相机NEOAPI SDK和相机即插即用技术的技术背景Baumer工业相机通过NEOAPISDK使用相机的即插即用技术1.引用合适的类文件2.通过NEOAPISDK在相机中使用相机的即插即用技术 Baumer工业相机通过SDK使用相机的即插即用技...
Pointnet++改进即插即用系列：全网首发OREPA在线重新参数化卷积,替代普通卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入OREPA，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三...
YOLOv9改进策略：注意力机制 | 多维协作注意模块MCA，暴力涨点，效果秒杀ECA、SRM、CBAM等 | 即插即用系列，原创独家首发
💡💡💡本文改进内容：多维协作注意模块MCA，暴力涨点，效果秒杀ECA、SRM、CBAM，创新性十足，可直接作为创新点使用。 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化】【小目标性能提升】【前沿论文...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 ...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发RFAConv创新空间注意力和标准卷积运算 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入RFAConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤...