YOLOv8模型改进 第十七讲 通道压缩的自注意力机制CRA

        在当今的计算机视觉领域，语义分割是一项关键任务，它能够为图像中的每个像素赋予类别标签，在自动驾驶、医学图像分析等众多领域都有着广泛的应用。然而，在实现高效且准确的语义分割过程中，我们面临着诸多挑战。其中，MetaFormer 架构在应用时存在自注意力计算效率低的问题，这在一定程度上限制了语义分割模型的性能提升。为了解决这个问题，研究人员提出了 CRA（Channel Reduction Attention）模块。CRA 模块带来了一种创新性的思路，它通过将查询和键的通道维度缩减为一维，实现了在考虑全局上下文提取的同时，显著降低自注意力计算成本的效果。这种维度缩减的方式，使得模型在处理大规模图像数据时，能够更快速地计算注意力权重，从而提高了网络的整体计算效率。   

 1. Channel Reduction Attention (CRA)介绍   

        CRA 模块以多頭自注意力为基础架构进行构建。多頭自注意力机制允许模型从不同的表示子空间中学习到更丰富的特征信息，这为有效地捕捉全局上下文提供了基础。

        1. 首先，对输入特征进行线性变换从而得到查询和键，同时对键和值进行平均池化操作。其中，查询是通过输入特征与特定的权重矩阵相乘得到，键是通过对输入特征先进行平均池化操作，然后再与权重矩阵相乘得到。

        2. 然后，依据查询和键来计算注意力权重，具体计算方式是先计算查询和键的转置乘积，再经过 Softmax 函数处理，得到注意力权重后将其应用于值，以此得到经过注意力操作后的特征表示。

        3. 最后，把多个头的注意力结果进行拼接操作，并通过一个线性投影权重矩阵得到最终的输出特征，也就是完成 CRA 模块对输入特征的处理操作。

 2. 接下来，我们将详细介绍如何将CRA集成到 YOLOv8 模型中。        

这是我的GitHub代码：tgf123/YOLOv8_improve (github.com)

这是改进讲解：YOLOv8模型改进 第十七讲 通道压缩的自注意力机制CRA_哔哩哔哩_bilibili

2.1  如何添加

        1. 首先，在我上传的代码中yolov8_improve中找到CRA.py代码部分，它包含两个部分一个是CRA.py的核心代码，一个是yolov8模型的配置文件。 

       

     2. 然后我们在modules文件夹下面创建CRA.py文件，然后将CRA的核心代码放入其中

    3. 在 task.py文件中导入CRA

from ultralytics.nn.modules.CRA import C2f_CRA,ChannelReductionAttention

     4. 然后将 CRA添加到下面当中

第一个改进

第二个改进

   

        5. 最后将配置文件复制到下面文件夹下

        6. 运行代码跑通 

from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld

if __name__=="__main__":

    # 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型
    model = YOLO(r"D:\bilibili\model\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8_CRA.yaml")\
        .load(r'D:\bilibili\model\ultralytics-main\tests\yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights

    results = model.train(data=r'D:\bilibili\model\ultralytics-main\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml',
                          epochs=100, imgsz=640, batch=2, amp=False)

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_64693987/article/details/143329805

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