RT-DETR改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度
一、本文介绍 本文记录的是利用ASF-YOLO提出的颈部结构优化RT-DETR的目标检测网络模型。将RT-DETR的颈部网络改进成ASF-YOLO的结构，==使模型能够有效的融合多尺度特征，捕获小目标精细信息，并根据注意力机制关注小目标相关特征，显著提高模型精度。== 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等.....
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能
一、本文介绍 本文记录的是利用Conv2Former优化RT-DETR的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息，但资源占用较大。卷积操作资源占用较少，但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2Former==通过卷积调制操作简化了自注意力机制，更有效地利用了大核卷积，在视觉识别任务中表现出较好的性能。== 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积.....
YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度
一、本文介绍 本文记录的是利用ASF-YOLO提出的颈部结构优化YOLOv11的目标检测网络模型。将YOLOv11的颈部网络改进成ASF-YOLO的结构，==使模型能够有效的融合多尺度特征，捕获小目标精细信息，并根据注意力机制关注小目标相关特征，显著提高模型精度。== 专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等.....
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能
一、本文介绍 本文记录的是利用Conv2Former优化YOLOv11的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息，但资源占用较大。卷积操作资源占用较少，但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2Former==通过卷积调制操作简化了自注意力机制，更有效地利用了大核卷积，在视觉识别任务中表现出较好的性能。== 专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积.....
YOLO11实战：新颖的多尺度卷积注意力（MSCA）加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点，解决不涨点掉点等问题
本文解决的问题点：创新点为什么在自己数据集不涨点，甚至出现降点的现象？？？ 原因分析：不同数据集加入创新点存在表现不一致是正常现象，甚至放在网络不同位置也存在有的位置能够涨点，有的位置降点现象！！！ 如何解决： 将创新点放入不同网络位置并提供对应的yaml文件，总有一种能够在你数据集下高效涨点。所以还是要多做实验，做各种尝试，可能就能取得意外的涨点现象！！！ 涨点情况：原...
【YOLOv8改进- Backbone主干】BoTNet：基于Transformer，结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干网络
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 我们提出了BoTNet，这是一种概念上简单但功能强大的骨干架构，结合了自注意力机制，用于图像分类、目标检测和实例分割等多个计算机视...
【注意力机制重大误区】网络模型增加注意力机制后，性能就一定会得到提升？有哪些影响因素？
在现今的深度学习领域，注意力机制广泛应用于很多网络模型中，而且也取得了十分显著的成果。它能够使模型在处理输入数据时集中注意力于重要的部分，从而达到提升模型性能和精确度的目的。然而，问题来了，增加了注意力机制，网络模型性能真的就一定会提升吗？ 很多小伙伴可能经常看到很多文章说，XXX模型增加XXX注意力机制后，性能得到很大改善。就造成了一种错觉，认为只要自己按照别人的方法也在自己...
ELAN：用于图像超分辨率的高效远程注意力网络
前言 论文：https://arxiv.org/pdf/2203.06697.pdf 代码：https://github.com/xindongzhang/ELAN 一、Introduction 最近，基于Transformer的方法已经证明了令人印象深刻的效果，在各种视觉任务...
【论文精读】COLING 2022 - CLIO: 用于文档级事件抽取的角色交互多事件头注意力网络
【论文原文】：CLIO: Role-interactive Multi-event Head Attention Network for Document-level Event Extraction【作者信息】：Ren, Yubing and Cao, Yanan and Fang, Fang and Guo, Ping and Lin, Zheng and Ma, Wei and Liu, ....
【论文精读】COLING 2022 -带有对偶关系图注意力网络的事件检测模型
【论文原文】：Event Detection with Dual Relational Graph Attention Networks【作者信息】：Jiaxin Mi and Po Hu and Peng Li论文：https://aclanthology.org/2022.coling-1.172.pdf 代码：https://github.com/Macvh/DualGAT （未上传）博主....
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