YOLOv11改进,YOLOv11添加DLKA-Attention可变形大核注意力,WACV2024 ,二次创新C3k2结构


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摘要

作者引入了一种称为可变形大核注意力 (D-LKA Attention) 的新方法来增强医学图像分割。这种方法使用大型卷积内核有效地捕获体积上下文,避免了过多的计算需求。D-LKA Attention 还受益于可变形卷积,以适应不同的数据模式。
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理论介绍

  • 大核卷积(Large Kernel Convolution):大核卷积通过使用更大的卷积核来捕捉更广泛的上下文信息。与传统的卷积操作相比,它能在相同的感受野下减少参数量,降低计算复杂度。该方法能够在保持较低计算开销的情况下实现全局信息的聚合。
  • 可变形卷积的作用:在医学图像中,病变区域或器官的形状常常是不规则的,传统的卷积操作难以处理这些形变。可变形卷积通过学习偏移量来调整采样网格,使得卷积核能够灵活地适应不同形态的物体。这种灵活性可以更好地表示病变或器官的边界,从而提高分割的精度。

D-LKA 块包括如下:

  • LayerNorm(层归一化):用于标准化输入特征,以促进训练的稳定性。
  • 可变形大核注意力(D-LKA Attention):通过动态调整卷积核形状来增强特征表示能力。
  • 多层感知机(MLP):进一步处理特征并生成最终输出。
  • 残差连接(Residual Connections):确保信息在更深的层次中有效传递,防止梯度消失或信息丢失。
    下图摘自论文:
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理论详解可以参考链接:论文地址
代码可在这个链接找到:代码地址

下文都是手把手教程,跟着操作即可添加成功


目录

  • 摘要
  • 理论介绍
  • 🎓一、YOLOv11原始版本代码下载
    • 🍀🍀1.YOLOv11模型结构图
    • 🍀🍀2.环境配置
  • 🎓二、DLKA-Attention代码

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