文章目录 摘要 一、论文介绍 二、创新点 三、方法 四、模块作用 五、改进的效果（以YoloV8为例） 论文翻译：《DEA-Net：基于细节增强卷积和内容引导注意力的单幅图像去雾》 I 引言 II. 相关工作 III 方法论 IV 实验 V 结论 需要安装的库 代码 改进方法 测试结果 总结 摘要 一、论文介绍 DEA-Net的提出背景：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在...

摘要 论文介绍 本文介绍了一种名为DynamicHead的模块，该模块旨在通过注意力机制统一目标检测头部，以提升目标检测的性能。论文详细阐述了DynamicHead的工作原理，并通过实验证明了其在COCO基准测试上的有效性和效率。 创新点 DynamicHead模块的创新之处在于它首次尝试在一个统一的框架中结合了尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制。这三个注意力机制分别作用于特征张量的不同维度上，但...

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...

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...

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...

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 ...

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...

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...

  💡💡💡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...