YOLOv8、YOLOv7、YOLOv5改进注意力机制：首发最全汇总 | S2A, SE,SimAM, SKA,ShA, SOCA, CA, CBAM, CrissCrossA, NAM, GAM等

9月前作者：芒果汁没有芒果分类：Toy博客阅读(106) 违法举报

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最全改进注意力机制和自注意力机制：

YOLOv5改进、YOLOv7改进｜YOLO改进超过50种注意力机制，全篇共计30万字（内附改进源代码），原创改进50种Attention注意力机制和Transformer自注意力机制

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YOLOv5、YOLOv7 + 注意力机制一览

YOLOv5 + ShuffleAttention注意力机制

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YOLOv5 + CrissCrossAttention注意力机制

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YOLOv5 + S2-MLPv2注意力机制

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YOLOv5 + SimAM注意力机制

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YOLOv5 + SKAttention注意力机制

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YOLOv5 + NAMAttention注意力机制

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YOLOv5 + SOCA注意力机制

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YOLOv5 + CBAM注意力机制

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YOLOv5 + SEAttention注意力机制

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YOLOv5 + GAMAttention注意力机制

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YOLOv5 + CA注意力机制

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YOLOv5 + ECA注意力机制

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多种注意力机制

往期YOLO改进教程导航

10.改进YOLOv5系列：10.最新HorNet结合YOLO应用首发！ | ECCV2022出品，多种搭配，即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互

9.改进YOLOv5系列：9.BoTNet Transformer结构的修改

8.改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成

7.改进YOLOv5系列：7.修改DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS

6.改进YOLOv5系列：6.修改Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS

5.改进YOLOv5系列：5.CotNet Transformer结构的修改

4.改进YOLOv5系列：4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改

3.改进YOLOv5系列：3.Swin Transformer结构的修改

2.改进YOLOv5系列：2.PicoDet结构的修改

1.改进YOLOv5系列：1.多种注意力机制修改

最新创新点改进博客推荐

（🔥 博客内附有多种模型改进方式，均适用于YOLOv5系列 以及 YOLOv7系列 改进！！！）

💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：首发最新结合多种X-Transformer结构新增小目标检测层，让YOLO目标检测任务中的小目标无处遁形
💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：结合Adaptively Spatial Feature Fusion自适应空间特征融合结构，提高特征尺度不变性
💡🎈☁️：改进YOLOv5系列：首发结合最新Extended efficient Layer Aggregation Networks结构，高效的聚合网络设计，提升性能
💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：首发结合最新CSPNeXt主干结构(适用YOLOv7)，高性能，低延时的单阶段目标检测器主干，通过COCO数据集验证高效涨点
💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：最新结合DO-DConv卷积、Slim范式提高性能涨点，打造高性能检测器
💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：结合最新即插即用的动态卷积ODConv
💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：首发结合最新Transformer视觉模型MOAT结构：交替移动卷积和注意力带来强大的Transformer视觉模型，超强的提升
💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：首发结合最新Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔，通过COCO数据集验证强势涨点
💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：首发结合 RepLKNet 构建最新 RepLKDeXt 结构｜CVPR2022 超大卷积核, 越大越暴力,大到31x31, 涨点高效
💡🎈☁️：改进YOLOv5系列：4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改，超轻量型架构，移动端仅需1ms推理！苹果最新移动端高效主干网络
💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：最新HorNet结合YOLOv7应用！ | 新增 HorBc结构，多种搭配，即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-460040.html

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[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.4]添加ECA通道注意力机制

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的

2024年02月05日
浏览(41)
YOLOv7改进注意力机制系列：最新结合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力机制(适用于YOLOv5)，CVPR 2021 顶会助力分类检测涨点！

💡统一使用 YOLOv5、YOLOv7 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。论文所提的 Coordinate注意力很简单，可以灵活地插入到经典的移动网络中，而且几乎没有计算开销。大量实验表明，Coordinate注意力不仅有益于ImageNet分类，而且更有趣的是，它在下游任务（如

2024年02月05日
浏览(48)
YOLO Air：YOLO科研改进论文推荐 | 改进组合上千种搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力机制,适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOX等算法

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2024年02月01日
浏览(49)
改进YOLOv8/YOLOv5系列：助力涨点，魔改注意力，动态通道注意力模块DyCAConv，带改进描述

在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，神经网络需要捕捉图像中的多尺度特征以实现有效的特征表征。为了实现这一目标，研究人员不断开发新的模块和结构来改进神经网络的性能。通道注意力模块是一种有效的方法，旨在为每个通道分配权重，使网络关注更重要的通

2023年04月25日
浏览(55)
YOLOV7改进-添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)

DYHEAD 复制到这： 1、models下新建文件 2、yolo.py中import一下 3、改IDetect这里 4、论文中说6的效果最好，但参数量不少，做一下工作量 5、在进入IDetect之前，会对RepConv做卷积 5、因为DYHEAD需要三个层输入的特征层一致，所以需要改为一样的。256或者512都行 6、提前安装的命令

2024年02月09日
浏览(42)
YOLOv8改进算法之添加CA注意力机制

CA（Coordinate Attention）注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。CA 注意力机制的核心思想是引入坐标信息，以便模型可以更好地理解不同位置之间的关系。如下图： 1. 输入特征： CA 注意力机制的输入通常是一个特征图，它通常是卷积

2024年02月08日
浏览(42)
改进YOLOv5:添加EMA注意力机制

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档本文主要介绍一种在YOLOv5-7.0中添加EMA注意力机制的方法。EMA注意力机制原论文地址，有关EMA注意力机制的解读可参考文章。在yolov5的models文件中新建一个名为EMA.py文件，将下述代码复制到EMA.py文件中并

2024年02月09日
浏览(36)
改进YOLOv8：添加CBAM注意力机制（涨点明显）

计算机视觉中的注意力机制是一种聚焦于局部信息的机制，其基本思想是让系统学会忽略无关信息而关注重点信息。这种机制在图像识别、物体检测和人脸识别等任务中都发挥了重要作用。注意力机制的实现方法有多种，其中包括空间注意力模型、通道注意力模型、空间

2024年01月15日
浏览(59)
YOLOv5、v8改进：CrissCrossAttention注意力机制

目录 1.简介 2. yolov5添加方法： 2.1common.py构建CrissCrossAttention模块 2.2yolo.py中注册 CrissCrossAttention模块 2.3修改yaml文件。这是ICCV2019的用于语义分割的论文，可以说和CVPR2019的DANet遥相呼应。和DANet一样，CCNet也是想建模像素之间的long range dependencies，来做更加丰富的contextual info

2024年02月11日
浏览(45)
改进YOLO系列：改进YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制，并实验不同位置。

注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列（seq2seq）模型中得到广泛应用，后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。

2024年02月16日
浏览(39)