YoloV8改进策略:Block改进|MCA,用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协同注意力|即插即用

摘要

论文介绍

  • 研究背景:论文讨论了现有注意力模块(如ECA、SRM、CBAM等)在图像识别中的局限性,指出它们往往只关注通道间关系或空间维度中的特征相互作用,而忽略了它们之间的相关性。
  • 研究目的:旨在提出一种能够同时在通道、高度和宽度维度上学习互补注意力的方法,以提升卷积神经网络(CNN)的性能。
  • 主要成果:提出了一种轻量级、高效、可泛化的多维协作注意力模块(MCA),在多个基准测试集上取得了显著优于其他最先进(SOTA)注意力方法的性能。

创新点

  • 多维度协同注意力:首次提出同时在通道、高度和宽度维度上学习互补注意力的理念,以充分利用它们之间的相关性。
  • 轻量级且高效:MCA模块设计为即插即用,参数和计算复杂度低,能够无缝集成到各种成熟的CNN中。
  • 显著性能提升:在多个数据集上,MCA模块以更低的开销实现了显著的性能提升。

方法

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