2024年3月6日 · 本文介绍了一种新的网络设计HAT，通过混合自注意力、通道注意力和重叠交叉注意力机制，提升图像细节识别、颜色表达和边缘清晰度。

这篇论文提出了一种新的混合注意力变换器（Hybrid Attention Transformer, HAT） 用于单图像超分辨率重建。 HAT结合了通道注意力和自注意力，以激活更多像素以进行高分辨率重建。 此外，作者还提出了一个 重叠交叉注意模块 来增强跨窗口信息的交互。

2023年12月18日 · 为了激活更多的输入像素以获得更好的恢复，提出了一种新的混合注意Transformer (HAT)。 它结合了通道注意力和基于窗口的自注意力机制，从而利用了它们的互补优势。

本文提出了一种名为 Hybrid Attention Transformer (HAT) 的方法，旨在通过结合 深度学习 技术和 注意力机制 来改进图像超分辨率任务。 单图像超分辨率（SR）任务是计算机视觉和图像处理领域的一个经典问题，其目标是从给定的低分辨率输入中重建高分辨率图像。 作者通过注意力分析（attribution analysis）的方法发现现有的 Transformer 方法在利用输入信息时只能使用有限的空间范围。 这意味着目前的网络还没有充分发挥 Transformer 的潜力。 因此，为了激活更多的输 …

2024年6月1日 · YOLO目标检测专栏介绍了YOLO系列的改进方法和实战应用，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。 提出的Hybrid Attention Transformer (HAT)结合通道注意力和窗口自注意力，激活更多像素以提升图像超分辨率效果。

2024年6月10日 · 为了激活更多的输入像素以获得更好的重建效果，我们提出了一种新颖的混合注意力Transformer（Hybrid Attention Transformer, HAT）。 它结合了通道注意力和基于窗口的自注意力机制，从而利用了它们能够利用全局统计信息和强大的局部拟合能力的互补优势。 此外，为了更好地聚合跨窗口信息，我们引入了一个重叠交叉注意模块，以增强相邻窗口特征之间的交互。 在训练阶段，我们还采用了同任务预训练策略，以进一步挖掘模型的潜力。 大量实验表明了所 …

2024年1月16日 · 在YOLOv8中，添加P2层和HAT模块显著提升了小目标检测的准确性和效果。 CVPR 2023中提出了一种名为 Hybrid Attention Transformer (HAT) 的方法，旨在通过结合 深度学习 技术和 注意力机制 来改进图像超分辨率任务。 该方法将通道注意力和基于窗口的自注意力机制相结合，充分利用它们在利用全局统计信息和强大的局部拟合能力方面的互补优势。 此外，作者还引入了一个重叠的交叉注意力模块，用于增强相邻窗口特征之间的交互作用，以更好地聚合跨 …

2024年2月7日 · 这篇论文提出了一种新的混合注意力变换器（Hybrid Attention Transformer, HAT） 用于单图像超分辨率重建。 HAT结合了通道注意力和自注意力，以激活更多像素以进行高分辨率重建。 此外，作者还提出了一个重叠交叉注意模块来增强跨窗口信息的交互。 论文还引入了一种同任务预训练策略，以进一步发掘HAT的潜力。 通过广泛的实验，论文展示了所提出模块和预训练策略的有效性，其方法在定量和定性方面显著优于现有的最先进方法。 这篇论文的创 …

2024年3月11日 · 本文介绍了HAttention（混合注意力变换器）的原理和实现，这是一种结合通道注意力和自注意力的超分辨率重建方法。 通过在YOLOv8目标检测模型中应用HAttention，能有效提升小目标检测的性能。 文章包含HAttention的代码实现和训练过程，是深度学习和计算机视觉领域的最新研究进展。 本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制，混合注意力 变换器 （HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的 性 …

这篇论文提出了一种新的混合注意力变换器（Hybrid Attention Transformer, HAT） 用于单图像超分辨率重建。 HAT结合了通道注意力和自注意力，以激活更多像素以进行高分辨率重建。 此外，作者还提出了一个重叠交叉注意模块来增强跨窗口信息的交互。 论文还引入了一种同任务预训练策略，以进一步发掘HAT的潜力。 通过广泛的实验，论文展示了所提出模块和预训练策略的有效性，其方法在定量和定性方面显著优于现有的最先进方法。 这篇论文的创新点主要包括： 1. 混 …