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YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 注意力与卷积混合的融合ACmix助力YOLOv9(附代码 + 解析 + 添加教程)_acmix yolo

acmix yolo

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本,它的核心思想是,传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影,生成一组中间特征,然后根据不同的范式,即自注意力和卷积方式,分别重用和聚合这些中间特征。这样,ACmix既能利用自注意力的全局感知能力,又能通过卷积捕获局部特征,从而在保持较低计算成本的同时,提高模型的性能。欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

专栏地址:YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

目录

一、本文介绍

二、ACmix的框架原理

2.1 ACMix的基本原理 

2.1.1 自注意力和卷积的整合

2.1.2 运算分解与重构

三、ACmix的核心代码 

四、手把手教你添加ACmix

4.1 ACmix添加步骤

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.1.5 修改五

4.2 ACmix的yaml文件和训练截图

4.2.1 ACmix的yaml版本一

4.2.1 ACmix的yaml版本二

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