focalmodulation专题

特征融合篇 | YOLOv8改进之利用新的空间金字塔池化FocalModulation取代SPPF

前言:Hello大家好,我是小哥谈。Focal Modulation Networks(FocalNets)的基本原理是替换自注意力(Self-Attention)模块,使用焦点调制(focal modulation)机制来捕捉图像中的长距离依赖和上下文信息。本文所做的改进是将新的空间金字塔池化FocalModulation取代SPPF模块。🌈        目录

YOLOv5改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF(精度更高的空间金字塔池化)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF(快速空间金字塔池化)模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法,它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域,从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比,FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像,还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难

YOLOv8改进 | 2023 | FocalModulation替换SPPF(精度更高的空间金字塔池化)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF(快速空间金字塔池化)模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法,它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域,从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比,FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像,还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难