YOLOv9改进，YOLOv9引入HAttention注意机制用于图像修复的混合注意力转换器 ...

<hr>

<hr> 摘要

基于Transformer的方法在低层视觉任务中体现出色，比方图像超分辨率。然而，作者通过归因分析发现，这些网络只能利用有限的空间范围的输入信息。这意味着现有网络尚未充实发挥Transformer的潜力。为了激活更多的输入像素以得到更好的重修结果，作者提出了一种新型的混合注意力（HAT）。将 HAttention 机制融入 YOLOv9 主要为了提拔图像清晰度的结果，提高目的检测结果。

<hr> 理论介绍

HAttention 注意力机制联合了传统的空间注意力和通道注意力，同时引入了一种混合策略来灵活调整两者的权重，旨在更精确地捕捉图像中的重要信息，模型可以或许在不同条理、不同范畴的特性中找到有意义的上下文关联，从而提拔图像修复和超分辨率重修的结果。HAttention 将注意力机制主要部分如下：

• 空间注意力主要关注图像中的位置关系。通过计算图像中的每个像素点对目的任务的重要性来调整特性图的空间分布。空间注意力可以或许帮助模型聚焦于图像中重要的区域，忽略不相关的背景。
  
• 通道注意力则关注特性图中不同通道的相对重要性。每个通道通常表示某种特定的特性类型（如边缘、纹理、颜色等）。通道注意力机制可以或许通过调整通道的权重来增强模型对某些重要特性的关注。
  
• HAttention 将空间和通道注意力机制联合起来，综合考虑了图像的空间结构和特性的语义条理。这种混合策略可以更细粒度地优化模型，尤其在图像修复任务中，可以或许更准确地恢复丢失的细节。
  

下图摘自论文

理论详解可以参考链接：论文地点
代码可在这个链接找到：代码地点
下文都是手把手教程，跟着操作即可添加乐成
<hr>

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。