YOLOv8改进 | 细节涨点篇 | UNetv2提出的一种SDI多层次特征融合模块(分割高效涨点)

简介: YOLOv8改进 | 细节涨点篇 | UNetv2提出的一种SDI多层次特征融合模块(分割高效涨点)

一、本文介绍

本问给大家带来的改进机制是UNetv2提出的一种多层次特征融合模块(SDI)其是一种用于替换Concat操作的模块,SDI模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。该方法已在多个公开的医学图像分割数据集上进行了验证,包括皮肤病变分割和息肉分割,展示了其在这些分割任务中相比于现有方法的效果。所以其的一开始提出使用于分割,但是其也可以用于目标检测,亲测效果非常好,同时该结构主要是可以用于替换我们各种Neck中的结构形成二次创新比如之前的BiFPN,我们可以用其替换其在的Fusion操作从而形成二次创新。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!

image.png

专栏目录:YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾:YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

二、SDI的框架原理

image.png

2.1 SDI的基本原理

SDI(Semantic and Detail Infusion)模块是UNetV2模型的一个组成部分。UNetV2包含三个主要模块:编码器、SDI模块和解码器。在SDI模块中,首先应用空间和通道注意机制对编码器生成的每个层级的特征进行处理。

SDI模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。具体来说:

1. 特征提取和整合:首先,编码器针对输入图像生成多层级的特征。然后,通过空间和通道注意机制处理每个层级的特征,以便特征能够整合局部空间信息和全局通道信息。

2. 高级特征和低级特征的融合:对于每个层级的特征图,SDI模块将包含更多语义信息的高级特征和捕捉更精细细节的低级特征进行融合。这通过简单的哈达玛积(Hadamard product)操作来实现,从而增强了每个层级特征的语义和细节。

3. 特征传递和分割:经过精炼的特征随后传递给解码器,用于解析重构和图像分割。SDI模块可以无缝集成到任何编码器-解码器网络中。该方法已在多个公开的医学图像分割数据集上进行了验证,包括皮肤病变分割和息肉分割,展示了其在这些分割任务中相比于现有方法的优越性,同时保持了计算和内存效率。

image.png

图中的SDI模块部分 (b) 展示了该模块是如何对第三层级的特征(l=3)进行精细化处理的。我们可以从以下几个步骤来理解SDI模块的工作原理:

  1. 上采样(UpSample):通过上采样过程,SDI模块将来自更低层级的特征图(l=2)的尺寸增加,使其与当前层级的尺寸匹配。这有助于将更细节的信息带入当前的特征图中。
  2. 身份映射(IdentityMap):这通常表示特征图在不经任何修改的情况下直接传递到下一个操作。在这里,它可能表示第三层级的特征图在没有任何变化的情况下,直接传递到SDI模块进行处理。
  3. 下采样(DownSample):与上采样相反,这一步将更高层级的特征图(l=4)的尺寸减小,以匹配第三层级的尺寸。这有助于将更高层次的语义信息带入当前层级。
  4. 注意力的应用:应用空间和通道注意机制对编码器生成的每个层级的特征进行处理。这个过程使得特征能够整合局部空间信息和全局通道信息

总结:这一机制我觉得大家可以理解成一种融合了注意力机制的Concat操作

Snu77
+关注
目录
打赏
0
2
2
0
36
分享
相关文章
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
本文探讨了创新点在自定义数据集上表现不稳定的问题,分析了不同数据集和网络位置对创新效果的影响。通过在YOLO11的不同位置引入MSCAAttention模块,展示了三种不同的改进方案及其效果。实验结果显示,改进方案在mAP50指标上分别提升了至0.788、0.792和0.775。建议多尝试不同配置,找到最适合特定数据集的解决方案。
1699 0
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目DWRSeg是一种高效的实时语义分割网络,通过将多尺度特征提取分为区域残差化和语义残差化两步,提高了特征提取效率。它引入了Dilation-wise Residual (DWR) 和 Simple Inverted Residual (SIR) 模块,优化了不同网络阶段的感受野。在Cityscapes和CamVid数据集上的实验表明,DWRSeg在准确性和推理速度之间取得了最佳平衡,达到了72.7%的mIoU,每秒319.5帧。代码和模型已公开。
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测
YOLOv8改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点
YOLOv8改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点
757 0
【YOLOv8改进- 多模块融合改进】GhostConv + ContextAggregation 幽灵卷积与上下文聚合模块融合改进,助力小目标高效涨点
【YOLOv8改进- 多模块融合改进】GhostConv + ContextAggregation 幽灵卷积与上下文聚合模块融合改进,助力小目标高效涨点
【YOLOv8改进 - 特征融合】 GELAN:YOLOV9 通用高效层聚合网络,高效且涨点
YOLOv8专栏探讨了深度学习中信息瓶颈问题,提出可编程梯度信息(PGI)和广义高效层聚合网络(GELAN),改善轻量级模型的信息利用率。GELAN在MS COCO数据集上表现优越,且PGI适用于不同规模的模型,甚至能超越预训练SOTA。[论文](https://arxiv.org/pdf/2402.13616)和[代码](https://github.com/WongKinYiu/yolov9)已开源。核心组件RepNCSPELAN4整合了RepNCSP块和卷积。更多详情及配置参见相关链接。
YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】
YOLOv8在小目标检测上存在挑战,因卷积导致信息丢失。本文教程将原网络结构替换为更适合小目标检测的backbone,并提供结构图。通过讲解原理和手把手教学,指导如何修改代码,提供完整代码实现,适合新手实践。文章探讨了大特征图对小目标检测的重要性,如细节保留、定位精度、特征丰富度和上下文信息,并介绍了FPN等方法。YOLOv8流程包括预处理、特征提取、融合和检测。修改后的网络结构增加了上采样和concatenate步骤,以利用更大特征图检测小目标。完整代码和修改后的结构图可在文中链接获取。
【SAHI】即插即用| SAHI操作可有效解决小目标检测过程中的难点!实现涨点
【SAHI】即插即用| SAHI操作可有效解决小目标检测过程中的难点!实现涨点
652 1
DETR即插即用 | RefineBox进一步细化DETR家族的检测框,无痛涨点
DETR即插即用 | RefineBox进一步细化DETR家族的检测框,无痛涨点
574 1
2023最新 | 单目深度估计网络结构的通用性研究
单目深度估计已经被广泛研究,最近已经报道了许多在性能上显著改进的方法。然而,大多数先前的工作都是在一些基准数据集(如KITTI数据集)上进行评估的,并且没有一项工作对单目深度估计的泛化性能进行深入分析。本文深入研究了各种骨干网络(例如CNN和Transformer模型),以推广单目深度估计。首先,评估了分布内和分布外数据集上的SOTA模型,这在网络训练期间从未见过。然后,使用合成纹理移位数据集研究了基于CNN和Transformer的模型中间层表示的内部属性。通过大量实验,观察到transformer呈现出强烈的形状偏差,而CNN具有强烈纹理偏差。
2023最新 | 单目深度估计网络结构的通用性研究
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等