YOLOv5改进 | 注意力篇 | iRMB倒置残差块注意力机制（轻量化注意力机制，附二次创新）_倒残差自注意力

作者：我家自动化 | 2024-06-21 22:00:16

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倒残差自注意力

一、本文介绍

本文给家大家带来的改进机制是iRMB，其是在论文Rethinking Mobile Block for Efficient Attention-based Models种提出，论文提出了一个新的主干网络EMO(后面我也会教大家如何使用该主干，本文先教大家使用该文中提出的注意力机制)。其主要思想是将轻量级的CNN架构与基于注意力的模型结构相结合(有点类似ACmix)，我将iRMB和C2f结合，然后也将其用在了检测头种进行尝试，三种结果进行对比，针对的作用也不相同，但是无论那种实验均有一定涨点效果，同时该注意力机制属于是比较轻量化的参数量比较小，训练速度也很快，后面我会将各种添加方法教给大家，让大家在自己的模型中进行复现。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

涨点效果：⭐⭐⭐⭐⭐

专栏目录：YOLOv5改进有效涨点目录 | 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：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

一、本文介绍

二、iRMB的框架原理

2.1 iRMB结构

2.2 倒置残差块

2.3 元移动块（Meta-Mobile Block）

三、iRMB的核心代码

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