感受野注意力卷积助力YOLO系列网络轻松涨点

原创 OpenCV学堂 2024-04-03 23:23

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RFAConv解释

感受野注意力卷积(Rceptive-Filed Attention Convolution – RFAConv) 不仅强化不同感受野窗口的卷积特征同时提升感受野内的空间特征，通过RFAConv解决了标准卷积操作因为共享参数带来的局部特征弱化影响，实现了基于卷积核大小动态生成感受野空间特征。

正常卷积 - 基于滑动感受野与共享权重实现的空间特征提取与融合。

感受野注意力卷积 - 基于注意力权重解决正常卷积的权重共享问题实现跨感受野特征提取与融合。

RFAConv实现结构如下：

实验对比

基于RFA实现RFCA、RFCBAM等空间注意力模块结构如下：

基于改进的RFAConv魔改YOLOv5与YOLOv8模型结构，实现全面涨点，实验结果对比如下：

论文与代码地址：

https://github.com/Liuchen1997/RFAConvhttps://arxiv.org/pdf/2304.03198.pdf

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