YOLOv9改进策略 ：注意力机制 | 注意力机制与卷积的完美融合 | 最新移动端高效网络架构 CloFormer
💡💡💡本文改进内容： 引入CloFormer 中的 AttnConv，上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制，引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息，从而提高性能。 💡💡💡注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv | 亲测在多个数据集能够实现涨点 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...
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
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】【前沿论文分享】【训练实战篇】 订阅者通过添加W...
【深度学习笔记】注意力机制——注意力提示
慎。受试者的主观意愿推动，选择的力量也就更强大。 🏷fig_eye-book 查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式，下面来看看如何通过这两种注意力提示，用神经网络来设计注意力机制的框架， 首先，考虑一个相对简单的状况，即只使用非自主性提示。要想将选择偏向于感官输入，则可以简单地使用参数化的全连接层，甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇聚层。 因此，“是否包含自主性提示”将注意力...
即插即用篇 | YOLOv8 引入 NAM 注意力机制 | 《NAM: Normalization-based Attention Module》
论文名称：《NAM: Normalization-based Attention Module》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.12419.pdf 代码地址：https://github.com/Christian-lyc/NAM 文章目录 1 原理 2 源代码 3 添加方式 4 模型 yaml 文件 template-backbone.yaml template-sma...
注意力机制网络
注意力机制在深度学习领域中是一种重要的技术，特别是在序列模型和自然语言处理（NLP）任务中。注意力机制的核心思想是在模型的输入上模拟人类的注意力过程，即模型能够自动决定在处理特定任务时应该“关注”输入数据的哪些部分。通过这种方式，模型可以动态地分配处理资源，从而更有效地捕获数据中的关键信息。 基本概念 在最基本的形式中，注意力机制可以被视为一个加权和过程，其中权重代表了对不同输入部分的关注程度。给定一个查询...
【GWO-TCN-Multihead-Attention预测】基于灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制实现电力负荷预测附matlab代码
学习模型，已被广泛应用于时序数据预测任务中。然而，TCN模型的预测精度可能会受到超参数设置的影响。为了解决这个问题，本文提出了一种基于灰狼算法（GWO）优化TCN模型的电力负荷预测方法。此外，还将多头注意力机制集成到TCN模型中，以增强模型对长期依赖关系的捕获能力。 方法 1. 时间卷积网络（TCN） TCN是一种卷积神经网络（CNN）的变体，专为处理时序数据而设计。它通过在输入序列上应用一维卷积层来提取时...
YOLOv5改进 | 一文汇总：如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头
一、本文介绍 本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型结构中去...
Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发DoubleAttention注意力机制 |即插即用，实现有效涨点
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DoubleAttention注意力机制，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...
Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发TripletAttention轻量且有效注意力机制 |即插即用，实现有效涨点
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TripletAttention注意力机制，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 ...
【KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测附matlab代码
🔥 内容介绍 摘要 本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时，将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合，增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明，该模型在温度预测任务上取得了较好的性能，优于其他常...