增强YOLO性能的绝妙技巧:GAM-Net注意力机制一键提升准确度!

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卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉领域的许多任务和应用中得到了广泛的应用。研究人员发现,CNN在提取深层视觉表征方面表现良好。随着CNNs相关技术的改进,ImageNet数据集上的图像分类,在过去九年中,准确率从63%提高到90%。这一成就还归功于ImageNet数据集的复杂性,这为相关研究提供了难得的机会。鉴于其涵盖的真实场景的多样性和广泛性,它给传统的表象分类基准、表征学习、迁移学习等研究带来了很大的益处,特别是对注意机制的研究也带来了挑战。

近年来,注意机制在多种应用中的性能不断提高,并引起了人们的研究兴趣。Wang et al.使用编解码器残差注意模块对特征映射进行细化,以获得更好的性能。Hu et al.,Woo et al.、Park et al.分别使用空间注意机制和通道注意机制,获得了较高的准确率。然而,由于信息减少和维度分离,这些文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-496977.html

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