ACmix

YOLOv8 损失函数改进 | 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入

一休哥※·2024-01-10 23:30

YOLOv8改进 | 注意力篇 | ACmix自注意力与卷积混合模型（提高FPS+检测效率）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。

Snu77·2023-12-28 13:46

改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制代码ACmixBiFormerBAMBlock加入方法各种yaml加入结构本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式

一休哥※·2023-12-18 19:41

改进YOLOv8注意力系列二：结合CBAM、Coordinate Attention、deformable_LKA_Attention可变形大核注意力

改进YOLOv8注意力系列二：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制代码CBAM注意力CoordinateAttention坐标注意力deformable_LKA_Attention可变形大核注意力加入方法各种

一休哥※·2023-12-18 19:39

【深度学习】注意力机制（五）

本文介绍一些注意力机制的实现，包括CSRA/SpatialShift/TripletAttention/CoordinateAttention/ACmix。

justld·2023-12-16 14:27

ACmix:卷积和self-attention的结合，YOLOv5改进之ACmix

目录一、ACmix理论部分二、代码三、YOLOv5改进ACC3一、ACmix理论部分论文地址：2111.14556.pdf(arxi

这糖有点苦·2023-11-08 05:32

解决AttributeError: ‘Namespace‘ object has no attribute ‘arch‘

问题描述在运行ACmix-ResNet模型时出现问题Traceback(mostrecentcalllast):File"E:/Code/PyCharm/Paddle/main.py",line504,

海洋之心·2023-10-29 02:30

人工智能论文通用创新点（一）——ACMIX 卷积与注意力融合、GCnet(全局特征融合)、Coordinate_attention、SPD（可替换下采样）

1.ACMIX卷积与注意力融合论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.14556.pdf为了实现卷积与注意力的融合，我们让特征图经过两个路径，一个路径经过卷积，另外一个路径经过Transformer

樱花的浪漫·2023-09-04 15:58

YOLOv5 7.0添加ACmix

ACmix论文地址：OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolutionACmix探讨了卷积和自注意力这两种强大技术之间的关系，并将两者整合在一起，同时享有双份好处

heromps·2023-08-31 10:30

改进YOLO系列：4.添加ACmix注意力机制

添加ACmix注意力机制1.ACmix注意力机制论文２.ACmix注意力机制原理３.ACmix注意力机制的配置３.１common.py配置３.２yolo.py配置３.３yaml文件配置1.ACmix注意力机制论文论文题目

Greg　Gagane·2023-08-18 13:25

论文推荐：ACMix整合self-Attention和Convolution (ACMix)的优点的混合模型

混合模型ACmix将自注意与卷积的整合，同时具有自注意和卷积的优点。

·2023-02-05 11:17

改进YOLOv7系列：当YOLO遇见ACmix结构，自注意力和卷积集成，Self-Attention和Convolution的融合，性能高效涨点

YOLO系列+ACmix结构结合应用为CSDN芒果汁没

芒果汁没有芒果·2023-02-03 07:40

公众号内容拓展学习笔记（2022.4.14）

清华大学等提出ACmix，性能速度全面提升！

CV_七少·2022-11-22 15:13

cvpr2022|自注意力和卷积集成,ACmix性能速度全面提升

导言：清华大学等提出将卷积与自注意力融合的新范式，用于图像领域，性能和速度全面提升，官方代码已开源。前言卷积和自注意力是表示学习的两种强大技术，通常被认为是两种不同机制的方法。在该文中，作者证明了这两种范式的大部分计算实际上是通过相同的操作完成的，展示了它们之间很强的内在关系。作者将卷积和自注意力均拆分成两个阶段，卷积操作中，将kernel大小为k×k的传统卷积可以分解为kxk个单独的1×1卷积，

所向披靡的张大刀·2022-08-13 07:41

自注意力和 CNN 的结合 ACmix : On the Integration of Self-Attention and Convolution

OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolutionFigure1.AsketchofACmix.Weexploreacloserrelationshipbetweenconvolutionandself-attentioninthesenseofsharingthesamecomputationoverhead(1×1convolutions),andco

Phoenixtree_DongZhao·2022-08-13 07:03

Self-Attention和CNN的优雅集成，清华大学等提出ACmix，性能速度全面提升

清华大学等提出了一个混合模型ACmix：它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点，同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比，具有更小的计算开销。

机器学习社区·2022-08-13 07:20

CVPR 2022 | 清华开源ACmix：自注意力和CNN的融合！性能速度全面提升！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution论文：https://arxiv.org/abs/2111.14556代码（部分已开源）：https://github.com/Panxuran/ACmixConvolution和Self-Attention是两种强大的表征

Amusi（CVer）·2022-08-13 07:14

清华提出ACmix：自注意力和CNN的融合！性能速度全面提升！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution论文：https://arxiv.org/abs/2111.14556代码（即将开源）：https://github.com/Panxuran/ACmixConvolution和Self-Attention是两种强大的表征学

Amusi（CVer）·2022-08-13 07:14

ACmix 自注意力和卷积集成 On the Integration of Self-Attention and Convolution+

自注意力和卷积自注意力⇆1×1卷积卷积自注意力\overset{1\times1卷积}\leftrightarrows卷积自注意力⇆1×1卷积卷积项目分解阶段1分解阶段2kernel大小为k×k的传统卷积k2k^2k2个单独的1×1卷积然后进行移位和求和操作。自注意力查询、键和值的投影解释为多个1×1卷积然后通过计算注意力权重和聚合值。具有某种相似此阶段占据更多计算卷积(下图为stride=1的情

FakeOccupational·2022-08-13 07:13

改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成

YOLOAir:助力YOLO论文改进、不同数据集改进、创新点改进YOLOAir项目：基于YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数等部分，详情可以关注YOLOAir的说明文档。同时附带各种改进点原

芒果汁没有芒果·2022-08-13 07:38

ACmix 论文精读，并解析其模型结构

OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution关于自注意力与卷积的整合目录一、摘要二、结论三、ACmix&Conv&Self-Attention四、重新审视卷积和自注意力

Flying Bulldog·2022-08-01 11:55

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