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

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介绍

摘要

学习捕捉远程关系是图像/视频识别的基础。现有的CNN模型通常依赖于增加深度来建模这种关系，这效率极低。在这项工作中，我们提出了“双重注意力块”，这是一个新颖的组件，它从输入图像/视频的整个时空空间聚合和传播有用的全局特征，使后续的卷积层能够高效地访问整个空间的特征。该组件设计了两个步骤的双重注意力机制，第一步通过二阶注意力池化将整个空间的特征聚集到一个紧凑集，第二步通过另一个注意力自适应地选择和分配特征到每个位置。提出的双重注意力块易于采用，可以方便地插入现有的深度神经网络中。我们进行了广泛的消融研究和实验，以评估其在图像和视频识别任务中的性能。在图像识别任务中，配备了我们双重注意力块的ResNet-50在ImageNet-1k数据集上以超过40%的参数量和更少的FLOPs超越了更大规模的ResNet-152架构。在动作识别任务中，我们提出的模型在Kinetics和UCF-101数据集上实现了最新的最先进结果，效率显著高于最近的工作。

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基本原理

双重注意力机制（Double Attention）的详细介绍及其技术原理

技术原理

双重注意力机制（Double Attention Mechanism）由两个主要步骤组成：特征聚合（Feature Gathering）和特征分配（Feature Distribution）。这一机制旨在有效地捕获输入数据中全局特征，从而使后续的卷积层能够更高效地访问这些特征。

1. 特征聚合（Feature Gathering）：

   • 输入张量：$X \in \mathbb{R}^{c \times d \times h \times w}$，其中 $c$ 是通道数，$d$ 是时间维度，$h$ 和 $w$ 是空间维度。
   • 局部特征：每个位置 $i$ 处的局部特征记为 $v_i$。
   • 聚合函数：
     $$g_i = A \cdot \text{softmax}(b_i)^T$$
     其中 $A$ 和 $B$ 是由不同卷积层生成的特征图，分别表示为 $A = \phi(X; W\phi)$和$B = \text{softmax}(\theta(X; W\theta))$。

2. 特征分配（Feature Distribution）：

   • 分配函数：
     $$z_i = G_{\text{gather}}(X) \cdot v_i$$
     其中 $v_i$ 是位置 $i$ 的注意力向量，确保 $\sumj v{ij} = 1$。

3. 双重注意力块（Double Attention Block）：

   • 组合操作：
     $$Z = G_{\text{gather}}(X, V) = \left[ \phi(X; W_\phi) \cdot \text{softmax}(\theta(X; W_\theta))^T \right] \cdot \text{softmax}(\rho(X; W_\rho))$$
     这一步包括：
     • 特征聚合：使用二阶注意力池化。
     • 特征分配：通过注意力向量适应性地分配局部需要的特征。
   • 计算图：包括双线性池化和注意力机制（参见文档中的实现图）。

核心代码

class DoubleAttention(nn.Module):

    def __init__(self, in_channels, c_m, c_n, reconstruct=True):
        super().__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.reconstruct = reconstruct
        self.c_m = c_m
        self.c_n = c_n
        # 定义三个1x1卷积层
        self.convA = nn.Conv2d(in_channels, c_m, 1)
        self.convB = nn.Conv2d(in_channels, c_n, 1)
        self.convV = nn.Conv2d(in_channels, c_n, 1)
        # 如果需要重构，定义一个重构卷积层
        if self.reconstruct:
            self.conv_reconstruct = nn.Conv2d(c_m, in_channels, kernel_size=1)

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

task与yaml配置

详见： https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140478959