Large Separable Kernel Attention (LSKA)是一种新颖的注意力模块设计，旨在解决Visual Attention Networks (VAN)中使用大内核卷积时所面临的计算效率问题。 LSKA通过将2D深度卷积层的卷积核分解为级联的水平和垂直1-D卷积核，从而实现了对大内核的直接使用，无需额外的模块。 LSKA将2D深度卷积层的卷积核分解为级联的水平和垂直1-D卷积核。 这种分解设计使得LSKA可以直接使用深度卷积层的大内核，无需额外的模块或计算。 LSKA的设计降低了参数数量的增长，从而 …

在本文中提出了一种新的 Large Kernel Attention (LKA)模块，以使self-attention的自适应和长距离相关，同时避免了上述问题。 作者进一步介绍了一种基于LKA的新的神经网络，即 视觉注意力网络 (VAN)。

2023年10月25日 · 大型可分离核注意力（LSKA）模块的视觉注意力网络（VAN）已被证明在各种基于视觉的任务上提供了卓越的 性能，超过了视觉 转换器 （ViTs）。 然而，这些LSKA模块中的逐深度卷积层随着卷积核尺寸的增加，计算和内存占用呈二次增长。 为了缓解这些问题，并使VAN的注意力模块能够使用极大的卷积核，我们提出了一种大型可分离核注意力模块，称为LSKA。 LSKA将深度卷积层的2D卷积核分解为级联的水平1D和垂直1D内核。 与标准LKA设 …

在本文中，提出了一种新的大核注意力large kernal attention（LKA）模型， LKA吸收了卷积和自我注意的优点，包括局部结构信息、长程依赖性和适应性。 同时，避免了忽略在通道维度上的适应性等缺点。 作者进一步介绍了一种基于LKA的新型神经网络，即视觉注意网络（VAN）。 VAN在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割方面，都”远远超过了”SOTA的CNN和视觉transformer。 2. 相关工作. 学习特征表示（feature representation）很重要， CNN因为使用了局部上下文信息 …

2024年3月8日 · Deformable Large Kernel Attention (D LKA) 是一种用于视觉任务的 注意力 机制，旨在提升模型在处理不同尺寸和形状对象时的灵活性和性能。 D LKA 的设计灵感源自传统的 注意力 机制，但通过引入可变形 核 （deformable kernel）来增强对局部特征的适应能力。 🔥🔥🔥 提升多尺度目标检测，创新提升 🔥🔥🔥🔥🔥🔥 捕捉图像特征和处理复杂图像特征 🔥🔥🔥👉👉👉: 本专栏包含 大 量的新设计的创新想法，包含详细的代码和说明，具备有效的创新组合，可以有效应用到改进创新当中 👉👉👉:🐤🐤🐤。 专注于图 …

2023年9月4日 · Our extensive experimental results show that the proposed LSKA module in VAN provides a significant reduction in computational complexity and memory footprints with increasing kernel size while outperforming ViTs, ConvNeXt, and providing similar performance compared to the LKA module in VAN on object recognition, object detection, semantic ...

2025年1月3日 · 2022 大核注意力机制LKA在本文中，提出了一种新的大核注意力large kernal attention（LKA）模型， LKA吸收了卷积和自注意的优点，包括局部结构信息、长程依赖性和适应性。同时，避免了忽略在通道维度上的适应性等缺点。

2024年11月1日 · Large Separable Kernel Attention (LSKA)是一种新颖的注意力模块设计，旨在解决Visual Attention Networks (VAN)中使用大内核卷积时所面临的计算效率问题。 LSKA通过将2D深度卷积层的卷积核分解为级联的水平和垂直1-D卷积核，从而实现了对大内核的直接使用，无需额外的模块。 LSKA将2D深度卷积层的卷积核分解为级联的水平和垂直1-D卷积核。 这种分解设计使得LSKA可以直接使用深度卷积层的大内核，无需额外的模块或计算。 LSKA的设计降低 …

2024年6月1日 · Large Separable Kernel Attention (LSKA)是一种新颖的注意力模块设计，旨在解决Visual Attention Networks (VAN)中使用大内核卷积时所面临的计算效率问题。 LSKA通过将2D深度卷积层的卷积核分解为级联的水平和垂直1-D卷积核，从而实现了对大内核的直接使用，无需额外的模块。 LSKA将2D深度卷积层的卷积核分解为级联的水平和垂直1-D卷积核。 这种分解设计使得LSKA可以直接使用深度卷积层的大内核，无需额外的模块或计算。 LSKA的设计降低 …

2024年2月1日 · To mitigate these problems and to enable the use of extremely large convolutional kernels in the attention modules of VAN, we propose a family of Large Separable Kernel Attention modules, termed LSKA. LSKA decomposes the 2D convolutional kernel of the depth-wise convolutional layer into cascaded horizontal and vertical 1-D kernels.