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YOLOv12优化之区域注意力机制(A2)和残差高效层聚合网络(R-ELAN)

YOLO系列演进

在YOLO系列的演进过程中,每个版本都带来了显著的改进。从最初的 YOLOv1 到最新的 YOLOv11 ,主要的演进点包括:

  1. 网络结构优化 :引入新的骨干网络和检测头设计

  2. 损失函数改进 :采用更精确的定位和分类损失计算方法

  3. 注意力机制应用 :增强模型对关键特征的关注能力

  4. 数据增强策略 :提高模型的泛化能力和鲁棒性

  5. 多尺度检测 :实现不同尺度目标的准确检测

这些改进共同推动了YOLO系列在速度和精度上的不断提升,使其成为目标检测领域的重要方法之一。

注意力机制简介

在深度学习领域,注意力机制已成为一种广泛应用的技术,旨在 自动学习和计算输入数据对输出数据的贡献大小 。这种机制模仿了人类视觉系统的选择性注意力,通过快速扫描全局图像,确定需要重点关注的目标区域,从而提高信息处理效率和准确性。

注意力机制在自然语言处理和计算机视


http://www.kler.cn/a/585286.html

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