《YOLOV4&5原理與源代碼解析之一：數據增強》
項目中使用YOLO系列已經大半年，是時候總結下原理了。 事實上YOLO3已經是成熟可靠的目標檢測框架，具有很好的商業價值；而YOLO4&5是將近年來DL領域一些創新、可靠、有效的tricks加進去，進一步提升了YOLO的效果，江湖傳言曰：嫁衣神功 ...
原文：《YOLOV4&5原理與源代碼解析之六：注意力機制SAM》
注意力機制CV領域是從NLP領域借鑒過來的，比如：一段話中提取關鍵的 具備代表性的詞語。這個其實在以前聚類算法中學習過，例如：利用bag of word技術，提取一篇論文的關鍵詞，實現論文查重功能。 一 CBAM 如下圖的Channel Attention Module，將一個 維度的特征圖，在channel維度上，給出 個權重，所謂注意力就是重點考慮權重大特征圖。類似於softmax，這里輸出 ...
2021-03-09 11:23 0 1388 推薦指數：
相關推薦
《YOLOV4&5原理與源代碼解析之四：DIoU-NMS》
一、Soft-NMS 先回顧下傳統NMS，如下算法流程圖：假如檢測馬，首先檢測到置信度最大的紅色框，然后遍歷紅色框附近的框並計算IOU，IOU大的框都刪掉。 因為IOU大，表示高度重疊， ...
《YOLOV4&5原理與源代碼解析之七：PANet模塊》
MASK-RCNN中也有PAN(Path Aggregation Network)， 一、FPN 如下圖conv5、conv4、conv2&3，分別對應高層、中層、底層特征，這里將 ...
《YOLOV4&5原理與源代碼解析之三：IOU是如何進化為CIOU》
一、IOU IOU：也就是交並比，比較簡單，不多說。 缺點： 上面三種情況IOU值是一樣的，但是重疊情況不一樣。當兩個框沒有交集的時候，IOU = 0，導致梯度消失，沒辦法進行反向傳 ...
《YOLOV4&5原理與源代碼解析之二：DropBlock與標簽平滑方法》
Abstract dropout被廣泛地用作全連接層的正則化技術，但是對於卷積層，通常不太有效。dropout在卷積層不work的原因可能是由於卷積層的特征圖中相鄰位置元素在空間上共享語義信息， ...
attention注意力機制的原理
可以這樣來看待注意力機制：將Source中的構成元素想象成是有一系列的<key,value>數據對構成，此時對於Target中的某個元素Query，通過計算Query和各個Key的相似性或者相關性，得到每個Key對應Value的權重系數，然后對Value進行加權求和，即得到 ...
注意力機制
注意力的種類有如下四種： 加法注意力, Bahdanau Attention 點乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多頭點乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention（請轉至Transformer ...
注意力機制
注意力機制分為：通道注意力機制， 空間注意力機制， 通道_空間注意力機制， 自注意力機制 參考： https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力機制 SENet 其重點是獲得輸入進來的特征層 ...