2024年12月30日 · 在计算机视觉领域，目标检测一直是一个重要的研究方向。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列模型凭借其高效的实时检测能力，成为了业界的标杆。最新发布的YOLOv11在前几代模型的基础上进行了多项改进。而单头…

2025年1月3日 · 如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。

2025年3月13日 · 文章浏览阅读846次，点赞20次，收藏10次。【即插即用涨点模块】单头自注意力模块shsa：避免冗余，高效计算，性能提升利器【附源码+注释】

1.SHSAttention介绍1.1 摘要：最近，高效的Vision Transformer在资源受限的设备上表现出出色的性能和低延迟。传统上，它们在宏观层面使用4×4贴片嵌入和4级结构，而在微观层面使用具有多头配置的复杂注意力。本文的目的是解决计算冗余在所有的设计水平，在内存效率的方式。

一、本文介绍. 本文记录的是利用单头自注意力shsa改进yolov11检测模型，详细说明了优化原因，注意事项等。传统的 自注意力机制 虽能提升性能，但 计算量大 ， 内存访问成本高 ，而shsa从根本上避免了多注意力头机制带来的计算冗余。 并且改进后的模型在相同计算预算下，能够堆叠更 …

2025年1月1日 · 摘要 论文介绍. 摘要内容：论文提出了一种新的空间与通道协同注意模块（scsa），旨在通过结合空间注意力和通道注意力，提高各种下游视觉任务的性能。scsa由可共享 多语义空间注意力 （smsa）和 渐进通道自注意力 （pcsa）两部分组成，通过整合多语义信息并有效引导通道再校准，实现了性能的 ...

为克服这一缺点，研究人员提出了一种名为“注意力蒸馏”的方法，通过将多头注意力机制的知识迁移到单头注意力中，试图提高单头注意力的表达能力和泛化性能。这种方法利用教师-学生框架，让单头注意力模型学习多头注意力模型的行为，从而在保持计算效率的同时，获得了接近多头注意力 …

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-, 视频播放量 1070、弹幕量 0、点赞数 19、投硬币枚数 0、收藏人数 60、转发人数 4, 视频作者 箫张跋扈, 作者简介 完成2000单后重新上架，秉持低价优质，粉丝不是韭菜，相关视频：CV通用！| MFMSAttention(多频多尺度注意力)-来自CVPR2024！通过结合多频率和多尺度特征来改进空间特征提取的过程，增强 ...

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