YOLOv8模型改进 第三十二讲 添加Transformer Self Attention TSA 解决CNN过程中特征丢失的问题

ops/2025/3/15 16:32:12/

          在医学图像分割过程中,卷积操作的局部性导致全局信息缺失,连续下采样导致细节丢失,以及跳跃连接未能有效融合多尺度特征。TSA通过自注意力机制捕捉全局上下文,结合位置编码保留空间信息,同时多头机制增强特征表达能力。

YOLOv8原模型
改进后的模型

1. TSA介绍    

     在医学图像分割中,传统方法面临长距离特征依赖建模难、局部信息传递利用不足和网络结构缺陷等问题,TSA 通过多头自注意力机制和位置编码捕捉长距离依赖、优化特征表示。 

 

从提供的图片来看,TSA模块主要包含以下几个部分:

        TSA 本质上属于自注意力机制。我分享这篇论文的核心目的,是为了给大家提供撰写论文的思路,尤其是关于如何挖掘创新点。在运用自注意力机制进行研究时,最常见的应用方向是引入上下文信息以及捕捉长距离依赖关系,以此解决 CNN 网络仅能提取局部特征的局限性问题。而这篇论文给出了一个新的思考角度:
        在医学图像分割领域,传统卷积神经网络通常会运用卷积和池化操作。其中,卷积是通过在局部感受野内对像素进行加权求和的方式来提取图像特征,池化则主要用于降低特征图的分辨率,进而减少计算量。然而,在这种处理过程中,低层次特征在向后续卷积层传递时会暴露出问题。以常用的最大池化或平均池化为例,这些池化操作在降低分辨率的同时,会舍弃部分信息,最终导致局部细节的丢失。例如在对细胞核进行分割时,由于池化操作的影响,细胞核的一些细微特征可能无法保留下来,这就会干扰对细胞核边界和形态的精确识别,进而影响分割的准确性。

 2. 接下来,我们将详细介绍如何将TSA合集成到 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 第三十二讲 添加Transformer Self Attention TSA 解决CNN过程中特征丢失的问题_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TSA.py代码部分,它包含两个部分一个是TSA.py的核心代码,一个是yolov8模型的配置文件。 

​​​​​       

        2. 然后我们在ultralytics文件夹下面创建一个新的文件夹,名字叫做change_models, 然后再这个文件夹下面创建TSA.py文件,然后将TSA的核心代码放入其中

  ​

    3. 在 task.py文件中导入C2f_TSA, ScaledDotProductAttention

  ​

     4. 然后将模块添加到下面当中

 ​​​​​​​ ​

        5. 最后将配置文件复制到下面文件夹下

 ​​​​​​​ ​

        6. 运行代码跑通 


http://www.ppmy.cn/ops/165982.html

相关文章

LeetCode - #227 基于 Swift 实现基本计算器

摘要 在这篇文章中,我们将实现一个基于 Swift 语言的基本计算器。该计算器能够解析和计算包含 、-、* 和 / 的数学表达式,并且遵循运算符的优先级规则。整数除法仅保留整数部分,不能使用 eval() 这样的内置解析方法。 描述 给你一个字符串表…

C++蓝桥杯基础篇(十一)

片头 嗨~小伙伴们,大家好!今天我们来学习C蓝桥杯基础篇(十一),学习类,结构体,指针相关知识,准备好了吗?咱们开始咯~ 一、类与结构体 类的定义:在C中&#x…

使用Arduino、ESP8266和GPS在Google地图上追踪车辆

使用 ESP8266、GPS 和 Google 地图的 Arduino Vehicle Tracker 如今,车辆跟踪系统变得非常重要,尤其是在车辆被盗的情况下。如果您的车辆安装了 GPS 系统,您可以跟踪您的车辆位置,它可以帮助警方追踪被盗车辆。 在这里,我们正在构建更高级版本的车辆跟踪系统,您可以在其…

鸿蒙 @ohos.arkui.componentUtils (componentUtils)

鸿蒙 ohos.arkui.componentUtils (componentUtils) 在鸿蒙开发中,ohos.arkui.componentUtils 模块提供了强大的功能,用于获取组件的绘制区域坐标和大小信息。这对于实现动态布局、交互效果以及用户界面测试等场景非常有用。本文将详细介绍如何使用 ohos…

无人机与互联网应用的技术发展方向与瓶颈分析

无人机与互联网应用的技术发展方向与瓶颈分析 一、技术发展方向 通信技术升级 5G/6G与低空网络覆盖:利用5G/6G的高带宽、低时延特性,实现无人机与地面控制中心、其他设备的实时交互。例如,无人机可通过5G网络传输4K视频流,用于灾…

CSS-三大特性,盒子模型,圆角边框,盒子阴影,文字阴影

一、 CSS 的三大特性 CSS 有三个非常重要的三个特性:层叠性、继承性、优先级。 1.层叠性 相同选择器给设置相同的样式,此时一个样式就会覆盖(层叠)另一个冲突的样式。层叠性主要解决样式冲突 的问题 层叠性原则: 样式冲突,遵循的原…

【AWS入门】2025 AWS亚马逊云科技账户注册指南

【AWS入门】2025 AWS亚马逊云科技账户注册指南 A Guide To Register a New account on AWS By JacksonML 0. AWS亚马逊云科技简介 Amazon Web Service(AWS) 即亚马逊云科技,其在全球Cloud Computing(云计算)市场占有最为重要的地位。 AWS连续13年被Gartner评为…

【IDEA插件开发】IntelliJ IDEA 插件开发指南

IntelliJ IDEA 插件开发指南 IntelliJ IDEA 是 JetBrains 开发的一款强大的 IDE,支持插件扩展,使其更具灵活性。你可以使用 Java 和 Maven 构建插件,实现各种自定义功能,比如代码自动生成、重构增强、代码检查等。 1. IDEA 插件开…