改进YOLO系列 | CVPR 2021 | Involution:超越convolution和self-attention的神经网络算子
Involution:超越卷积和自注意力的新型神经网络算子(中文综述)
简介
Involuton是CVPR 2021上提出的新型神经网络算子,旨在超越卷积和自注意力,提供更高效、更具表达力的特征提取能力。
Involution原理
Involution的核心思想是将卷积核分解为多个核点,并通过注意力机制对这些核点进行加权融合。 这使得Involution能够捕获更复杂的特征信息,同时保持较低的计算复杂度。
Involution应用场景
Involution可以应用于各种计算机视觉任务,例如图像分类、目标检测、语义分割等。 它可以作为卷积或自注意力的替代或补充,以提高模型性能。
Involution算法实现
Involution的实现主要包括以下步骤:
- 特征提取: 使用标准卷积层提取输入图像的特征。
- 核点分解: 将卷积核分解为多个核点。
- 注意力计算: 对每个核点计算注意力权重。
- 特征融合: 使用注意力权重对核点进行加权融合。
- 输出: 生成最终的输出特征。
Involution代码实现
Involution:完整代码实现(中文解释)
依赖库
首先,我们需要导入必要的库:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
定义核点分解函数
Involution核心的第一步是将卷积核分解为多个核点。 以下代码定义了一个简单的核点分解函数:
def kernel_decompose(kernel):# 将卷积核分解为多个核点kernel_points = kernel.view(-1, 1, 1, 1) # 将卷积核展开为一维向量return kernel_points
定义注意力计算模块
Involution使用注意力机制对核点进行加权融合。 以下代码定义了一个简单的注意力计算模块:
class AttentionModule(nn.Module):def __init__(self, channels):super(AttentionModule, self).__init__()self.query_conv = nn.Conv2d(channels, channels // 2, kernel_size=1)self.key_conv = nn.Conv2d(channels, channels // 2, kernel_size=1)self.value_conv = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=1)def forward(self, feature, kernel_points):# 计算注意力权重q = self.query_conv(feature)k = self.key_conv(feature)v = self.value_conv(feature)attention = torch.bmm(q, k.transpose(0, 1)) # 计算注意力矩阵attention = F.softmax(attention, dim=1) # 计算注意力权重# 加权融合核点out = torch.bmm(attention, v) * kernel_pointsreturn out
定义Involution层
Involution层继承自 nn.Module
类,并实现了Involution操作。
class InvolutionLayer(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):super(InvolutionLayer, self).__init__()self.kernel_decompose = kernel_decompose # 核点分解函数self.attention_module = AttentionModule(in_channels) # 注意力计算模块self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)def forward(self, feature):# 卷积核分解kernel_points = self.kernel_decompose(self.conv.weight)# 注意力计算out = self.attention_module(feature, kernel_points)# 残差连接out += self.conv(feature)return out
完整示例代码
以下代码展示了如何使用Involution层进行图像分类:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F# 定义Involution层
involution_layer = InvolutionLayer(3, 64, 3)# 输入图像
image = torch.randn(1, 3, 224, 224)# Involution操作
out = involution_layer(image)print(out.shape) # 输出特征图形状
代码解释
- 导入必要的库:
torch
、torch.nn
、torch.nn.functional
。 - 定义核点分解函数
kernel_decompose
,将卷积核分解为多个核点。 - 定义注意力计算模块
AttentionModule
,使用注意力机制对核点进行加权融合。 - 定义Involution层
InvolutionLayer
,继承自nn.Module
类,并实现了Involution操作。 - 创建Involution层实例
involution_layer
,指定输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长和填充。 - 创建输入图像
image
。 - 使用Involution层进行Involution操作,并输出结果
out
。
注意
- 以上代码仅供参考,实际应用中需要根据任务和数据集进行调整。
- Involution是一种较为复杂的模型,需要有一定的深度学习基础才能理解和实现。
Involution部署测试
Involution的部署测试可以参考以下步骤:
- 模型训练: 使用训练数据集训练Involution模型。
- 模型评估: 使用测试数据集评估模型的性能。
- 模型部署: 将模型部署到生产环境。
文献材料链接
- Involution: Involutions for Efficient and Accurate Vision
应用示例产品
Involution可以应用于各种基于计算机视觉的应用,例如:
- 智能视频监控
- 自动驾驶
- 医学图像分析
总结
Involution是一种很有潜力的新型神经网络算子,它有望在各种计算机视觉任务中发挥重要作用。
影响
Involution的提出为神经网络架构设计提供了新的思路,并有可能引发后续研究的热潮。
未来扩展
Involution可以进一步扩展到其他深度学习任务,例如自然语言处理、语音识别等。
注意: 以上内容仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
参考资料
- Involution: Involutions for Efficient and Accurate Vision
相关文章:
改进YOLO系列 | CVPR 2021 | Involution:超越convolution和self-attention的神经网络算子
Involution:超越卷积和自注意力的新型神经网络算子(中文综述) 简介 Involuton是CVPR 2021上提出的新型神经网络算子,旨在超越卷积和自注意力,提供更高效、更具表达力的特征提取能力。 Involution原理 Involution的…...
落地速度与效果之争,通用VS垂直,我的观点和预测。
标题:AI大模型战场:通用VS垂直,谁将领跑落地新纪元? 摘要:随着人工智能技术的飞速发展,大模型的应用场景日益广泛。在这场竞赛中,通用大模型和垂直大模型各有优势,落地速度和可能性也…...
【Android面试八股文】在Android中,出现ClassNotFound的有可能的原因是什么?
在Android环境下类未找到的可能原因 在Android环境下,类未找到的可能原因包括但不限于以下几点: 类路径问题:Android应用使用的类通常存储在APK文件中。如果类所在的APK文件没有被正确加载,或者应用的类路径配置有误,就会导致类未找到的错误。 多DEX文件加载问题:在一些…...
模板引擎与 XSS 防御
在 View 层,可以解决 XSS 问题。在本书的“跨站脚本攻击”一章中,阐述了“输入检查” 与“输出编码”这两种方法在 XSS 防御效果上的差异。XSS 攻击是在用户的浏览器上执行的, 其形成过程则是在服务器端页面渲染时,注入了恶意的 H…...

vue3轮播图怎么做
先看效果 实现代码 <n-carouseleffect"card"dot-type"line"draggable:autoplay"!isHovered":current-index"currentIndex"prev-slide-style"transform: translateX(-150%) translateZ(-450px);opacity:1"next-slide-st…...

ubuntu中安装docker并换源
使用 Ubuntu 的仓库安装 Docker sudo apt update现在,你可以使用以下命令在 Ubuntu 中安装 Docker 以及 Docker Compose: sudo apt install docker.io docker-composeDocker 包被命名为 docker.io,因为在 Docker 出现之前就已经存在一个名为…...

HTML静态网页成品作业(HTML+CSS)—— 环保主题介绍网页(5个页面)
🎉不定期分享源码,关注不丢失哦 文章目录 一、作品介绍二、作品演示三、代码目录四、网站代码HTML部分代码 五、源码获取 一、作品介绍 🏷️本套采用HTMLCSS,未使用Javacsript代码,共有5个页面。 二、作品演示 三、代…...

深入了解RSA加密算法
目录 前言 一、什么是RSA? 二、RSA加密的基本概念 1.非对称加密 2.密钥生成 3.加密和解密 三、RSA加密的工作原理 四、RSA的应用场景 五、RSA加密解密的实现 六、RSA算法的局限性及改进措施 前言 在当今的数字化时代,信息的安全性成为了人们关注…...
github基础使用
前言 将用到的github指令记录下来,持续更新,方便随时查找学习。 一、github用到的指令 1、我们从github克隆下来的代码版本一般都是master主分支,我们要建立自己的分支进行修改: //git branch //查看目前的分支/* * master /…...
Docker使用心得
Docker使用心得 最近使用Docker比较频繁,特此想记录一下,方便后续查找。 Docker常用命令Docker如何配置使用GPU环境?如何使用Dockerfile构建镜像?如何使用docker compose 实例化容器? Docker如何配置使用GPU环境 参…...

QListWidget 插入 item,item显示自定义界面
代码示意: class ItemWidget_action_cfg_w(QWidget):... # 如下方法是在指定item下插入新的item def __do_add_item(self, item):# 获取当前item rowrow self.__list_w.indexFromItem(item).row()# 注意这里没有父类,解释见后面说明new_item QList…...
Python写一个ERP系统和agent智能体协同仓库和订单的案例
这是一个关于使用Python编写一个简单的ERP系统,并与Agent智能体协同完成仓库和订单管理的案例。在这个案例中,我们将使用Python的第三方库sqlite3进行数据库操作,以及discord库实现与Agent智能体的通信。 1. 首先,安装所需库&…...

【计算机网络】已解决:“‘ping‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件”报错
文章目录 一、问题分析背景二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确解决方法与示例五、注意事项 已解决“‘ping’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件”报错 一、问题分析背景 在Windows操作系统中,ping 命令是一个常用的网络诊断…...
Web前端学堂:深入探索前端开发的核心领域
Web前端学堂:深入探索前端开发的核心领域 在数字化时代的浪潮中,Web前端开发扮演着至关重要的角色。它不仅是连接用户与互联网世界的桥梁,更是创造丰富、互动网络体验的关键所在。本文将带领读者走进Web前端学堂,从四个方面、五个…...
Java数据结构与算法(0/1背包问题)
前言: 背包问题(Knapsack Problem)是组合优化问题中的一个经典问题,有多个变种。这里我们讨论的是 0/1 背包问题,这是最基本的一种形式。问题的描述如下: 给定 n 件物品,每件物品有一个重量 wi 和一个价值…...

LLVM 中 的 pass 及其管理机制
概述 LLVM 编译器框架的核心概念是任务调用和执行 编译器开发者将IR分解为不同的处理对象,并将其处理过程实现为单独的pass类型。在编译器初始化,pass被实例化,并被添加到pass管理中 pass 管理器(pass manager) 以流水线的方式将各个独立的…...
第 5 章 监控系统 | 入门案例 - 虚拟机监控
👉 本文目标:为 Linux 虚拟机/服务器安装 node_exporter,实现对虚拟机/服务器的监控。 👀 本文内容: 安装 Node Exporter,暴露 Linux 指标(比如 CPU、磁盘、IO 等)配置 Prometheus 抓取 Node Exporter 暴露的指标数据配置 Recording Rule,便于缓存/加速 Dashboard 频…...

教资认定报名照片要求小于190kb…
教资认定报名照片要求小于190kb…… 要求:文件小于190kb,宽度290-300,高度408-418 方法:vx搜随时照-教资认定 直接制作合规尺寸即可,还可以打印纸质版邮寄到家...

显示类控件——Calendar Widget
🐌博主主页:🐌倔强的大蜗牛🐌 📚专栏分类:QT ❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️ 文章目录 一、Calendar Widget介绍核心属性重要信号代码示例: 获取选中的日期 一、Calendar Widget 介绍 …...

system与excel族函数区别
1.system #include<stdlib.h> int system(const char *command); comand是命令的路径,一般我们用绝对路径 system函数会创建新的进程,新的进程执行完返回原来的进程,原来的进程则继续执行后面的代码段。 如我们创建一个sys.cpp文件…...

docker详细操作--未完待续
docker介绍 docker官网: Docker:加速容器应用程序开发 harbor官网:Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台,用于将应用程序及其依赖项(如库、运行时环…...

Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...

Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解
文章目录 Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解一、Flash 和 RAM 配置界面(Target 选项卡)1. IROM1(用于配置 Flash)2. IRAM1(用于配置 RAM)二、链接器设置界面(Linker 选项卡)1. 勾选“Use Memory Layout from Target Dialog”2. 查看链接器参数(如果没有勾选上面…...

图表类系列各种样式PPT模版分享
图标图表系列PPT模版,柱状图PPT模版,线状图PPT模版,折线图PPT模版,饼状图PPT模版,雷达图PPT模版,树状图PPT模版 图表类系列各种样式PPT模版分享:图表系列PPT模板https://pan.quark.cn/s/20d40aa…...

云原生玩法三问:构建自定义开发环境
云原生玩法三问:构建自定义开发环境 引言 临时运维一个古董项目,无文档,无环境,无交接人,俗称三无。 运行设备的环境老,本地环境版本高,ssh不过去。正好最近对 腾讯出品的云原生 cnb 感兴趣&…...

Selenium常用函数介绍
目录 一,元素定位 1.1 cssSeector 1.2 xpath 二,操作测试对象 三,窗口 3.1 案例 3.2 窗口切换 3.3 窗口大小 3.4 屏幕截图 3.5 关闭窗口 四,弹窗 五,等待 六,导航 七,文件上传 …...

逻辑回归暴力训练预测金融欺诈
简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈,并不断增加特征维度持续测试」的做法,体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路,在金融欺诈检测中非常有价值,本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...

pikachu靶场通关笔记19 SQL注入02-字符型注入(GET)
目录 一、SQL注入 二、字符型SQL注入 三、字符型注入与数字型注入 四、源码分析 五、渗透实战 1、渗透准备 2、SQL注入探测 (1)输入单引号 (2)万能注入语句 3、获取回显列orderby 4、获取数据库名database 5、获取表名…...
c# 局部函数 定义、功能与示例
C# 局部函数:定义、功能与示例 1. 定义与功能 局部函数(Local Function)是嵌套在另一个方法内部的私有方法,仅在包含它的方法内可见。 • 作用:封装仅用于当前方法的逻辑,避免污染类作用域,提升…...
深入理解 React 样式方案
React 的样式方案较多,在应用开发初期,开发者需要根据项目业务具体情况选择对应样式方案。React 样式方案主要有: 1. 内联样式 2. module css 3. css in js 4. tailwind css 这些方案中,均有各自的优势和缺点。 1. 方案优劣势 1. 内联样式: 简单直观,适合动态样式和…...