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YOLOv9改进,YOLOv9引入CAS-ViT(卷积加自注意力视觉变压器)中AdditiveBlock模块,二次创新RepNCSPELAN4结构


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摘要

CAS-ViT 是一种为高效移动应用设计的视觉Transformer。模型通过结合卷积操作与加性自注意机制,在保持高性能的同时显著减少计算开销,适合资源受限的设备如手机。其核心组件 AdditiveBlock 通过多维度信息交互和简化的加性相似函数,实现了高效的上下文信息整合,避免了传统多头自注意机制(MSA)的复杂运算。
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# 理论介绍

AdditiveBlock 模块结合了卷积操作与加性自注意机制,以提升视觉任务的性能与计算效。AdditiveBlock 的设计如下:

  • 多信息交互:CAS-ViT 认为Token Mixer 获取全局上下文信息的能力依赖于多维度的信息交互,包括空间和通道域。
  • 加性相似函数:引入一种新颖的加性相似函数,通过简单高效的操作实现上下文信息的整合,避免复杂的矩阵运算。

AdditiveBlock 包含 Integration 子网、CATM 和 MLP 三个部分,并使用残差连接。Integration子网由三个 ReLU 激活的深度卷积层组成。通过调整通道数和块的数量,形成了轻量级的ViT模型族。
CAS-ViT结构如下图(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、YOLOv9原始版本代码下载
    • 🍀🍀1.yolov9模型结构图
    • 🍀🍀2.环境配置
  • 🎓二、AdditiveBlock代码
  • 🎓三、添加方法
  • <

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