前言：Hello大家好，我是小哥谈。BiFormer是一种具有双层路由的动态稀疏注意力机制，它通过查询自适应的方式关注一小部分相关标记，从而提供了更灵活的计算分配和内容感知。它在多个计算机视觉任务中表现出了良好的性能和高计算效率。BiFormer注意力机制比较适合处理小尺度目标、密集目标和遮挡目标的检测，本文就教大家如何在YOLOv8主干网络中添加BiFormer注意力机制。🌈

BiFormer：从局部空间特征到高效的全局空间特征 提出背景BiFormer 结构 小目标涨点YOLO v5 魔改YOLO v7 魔改YOLO v8 魔改   提出背景 论文：https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdf 代码：https://github.com/rayleizhu/BiFormer   问题: 传统的卷积神经网络(

前言：Hello大家好，我是小哥谈。本文主要通过对YOLOv5模型添加Bifommer注意力机制为例，让大家对于YOLOv5模型添加注意力机制有一个深入的理解，通过本文你不仅能够学会添加Biformer注意力机制，同时可以举一反三学会其他的注意力机制的添加。🌈     前期回顾：               YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力

一、本文介绍 BiFormer是一种结合了Bi-level Routing Attention的视觉Transformer模型，BiFormer模型的核心思想是引入了双层路由注意力机制。在BiFormer中，每个图像块都与一个位置路由器相关联。这些位置路由器根据特定的规则将图像块分配给上层和下层路由器。上层路由器负责捕捉全局上下文信息，而下层路由器则负责捕捉局部区域的细节。 具体来说，上层

一、本文介绍 BiFormer是一种结合了Bi-level Routing Attention的视觉Transformer模型，BiFormer模型的核心思想是引入了双层路由注意力机制。在BiFormer中，每个图像块都与一个位置路由器相关联。这些位置路由器根据特定的规则将图像块分配给上层和下层路由器。上层路由器负责捕捉全局上下文信息，而下层路由器则负责捕捉局部区域的细节。 具体来说，上层路由

论文地址：BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 代码地址：https://github.com/rayleizhu/BiFormer vision transformer中Attention是极其重要的模块，但是它有着非常大的缺点：计算量太大。 BiFormer提出了Bi-Level Routing Atte

🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 目录 1.课堂行为检测介绍 2.BiFormer原理介绍 3.源码获取 1.课堂行为检测介绍 论文： https://arxiv.org/pdf/2310.02522.pdf 摘要：利用深度学习方法自动检测学生的课堂行为是

【CVPR2023】BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention BiFormer：Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention - 知乎 【本文贡献】 通过双层路由(bi-level routing)提出了一种新颖的动态稀疏注意力(dynamic sparse

点击下方卡片，关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 点击进入—>【Transformer】微信技术交流群 转载自：CVHub Title: BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention Paper: https://arxiv.org/abs/2303.08810Code:  https://g