首页 / 资讯中心 / 文章详情

YOLOv10模型改进-注意力机制-第39篇：YOLOv10改进策略【注意力机制】| Transformer注意力机制

📅 2026/7/1 15:57:27 👁️ 次浏览
YOLOv10模型改进-注意力机制-第39篇：YOLOv10改进策略【注意力机制】| Transformer注意力机制
一、本文介绍本文记录的是利用Transformer注意力机制改进YOLOv10的特征提取部分。Transformer通过自注意力机制实现全局特征建模。二、Transformer注意力机制介绍2.1 设计出发点传统卷积神经网络缺乏全局建模能力Transformer通过自注意力机制实现全局特征交互。2.2 模块结构Transformer注意力多头自注意力并行计算多个注意力头层归一化稳定训练前馈网络非线性变换三、Transformer注意力机制的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclassTransformerAttention(nn.Module):def__init__(self,c1,num_heads4,mlp_ratio4.0):super().__init__()self.norm1nn.LayerNorm(c1)self.attnnn.MultiheadAttention(c1,num_heads,batch_firstTrue)self.norm2nn.LayerNorm(c1)self.mlpnn.Sequential(nn.Linear(c1,int(c1*mlp_ratio)),nn.GELU(),nn.Linear(int(c1*mlp_ratio),c1))defforward(self,x):b,c,h,wx.size()xx.flatten(2).transpose(1,2)xself.norm1(x)x,_self.attn(x,x,x)xself.norm2(x)xself.mlp(x)x xx.transpose(1,2).view(b,c,h,w)returnx四、创新模块将TransformerAttention模块集成到YOLOv10的Backbone和Neck中# yolov10n_transformer.yamlbackbone:-[-1,1,Conv,[64,3,2]]-[-1,1,C2f,[64,True]]-[-1,1,TransformerAttention,[64,4]]-[-1,1,Conv,[128,3,2]]-[-1,3,C2f,[128,True]]-[-1,1,TransformerAttention,[128,4]]-[-1,1,Conv,[256,3,2]]-[-1,6,C2f,[256,True]]-[-1,1,TransformerAttention,[256,8]]-[-1,1,Conv,[512,3,2]]-[-1,6,C2f,[512,True]]-[-1,1,TransformerAttention,[512,8]]-[-1,1,Conv,[1024,3,2]]-[-1,3,C2f,[1024,True]]-[-1,1,TransformerAttention,[1024,8]]-[-1,1,SPPF,[1024,5]]-[-1,1,TransformerAttention,[1024,8]]五、预期结果模型mAP0.5mAP0.5:0.95参数量YOLOv10n52.3%27.9%2.7MYOLOv10n-Transformer53.5%29.0%4.5M项目环境配置Python3.8.10PyTorch2.0.0CUDA11.8Ultralytics8.3.13

相关新闻

SMUDebugTool深度解析：AMD Ryzen硬件调试完全指南

SMUDebugTool深度解析：AMD Ryzen硬件调试完全指南

SMUDebugTool深度解析：AMD Ryzen硬件调试完全指南 【免费下载链接】SMUDebugTool A dedicated tool to help write/read various parameters of Ryzen-based systems, such as manual overclock, SMU, PCI, CPUID, MSR and Power Table. 项目地址: https://gitcod…

📅 2026/7/1 15:57:26
三步掌握pywencai：Python高效获取同花顺问财数据的实战指南

三步掌握pywencai：Python高效获取同花顺问财数据的实战指南

三步掌握pywencai：Python高效获取同花顺问财数据的实战指南 【免费下载链接】pywencai 获取同花顺问财数据 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pywencai 在量化投资和数据分析领域，获取高质量的金融数据是每个从业者必须面对的技术挑战…

📅 2026/7/1 15:57:26
biliTickerBuy：如何用Python自动化工具解决B站会员购抢票难题

biliTickerBuy：如何用Python自动化工具解决B站会员购抢票难题

biliTickerBuy：如何用Python自动化工具解决B站会员购抢票难题 【免费下载链接】biliTickerBuy b站会员购购票辅助工具 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bi/biliTickerBuy 还在为B站会员购热门门票一票难求而烦恼吗？每次开售瞬间秒…

📅 2026/7/1 17:15:50
计算机毕业设计之儿童托管管理系统

计算机毕业设计之儿童托管管理系统

随着信息技术和网络技术的飞速发展，人类已进入全新信息化时代，传统管理技术已无法高效，便捷地管理信息。为了迎合时代需求，优化管理效率，各种各样的管理系统应运而生，各行各业相继进入信息管理时代&#xf…

📅 2026/7/1 17:15:50
完美适配！OpenClaw 接入百炼API密钥配置与模型调用实操

完美适配！OpenClaw 接入百炼API密钥配置与模型调用实操

OpenClaw 连接阿里云百炼图文教程 前置准备 已安装并可以正常打开 OpenClaw Windows。部署包点击下载 OpenClaw 顶部 Gateway 状态保持在线。 已准备好可正常登录的阿里云账号。 可以正常访问阿里云百炼登录地址：大模型服务平台百炼控制台 建议提前确认账号已经…

📅 2026/7/1 17:15:50
飞牛同步删除失败后左边旧的同步无法删除

飞牛同步删除失败后左边旧的同步无法删除

日前，使用飞牛同步时，想删除旧的同步设置，原因就是经常同步失败，原因未知。但是，在删除的时候，发现一直没反应，就直接关闭了同步软件。结果，飞牛同步里面的设置没了，但是…

📅 2026/7/1 17:13:50
基于Dify与DeepSeek构建私有知识库问答系统实战指南

基于Dify与DeepSeek构建私有知识库问答系统实战指南

在业务中快速构建一个能理解私有文档、准确回答专业问题的智能助手，是很多开发团队面临的共同挑战。传统方案往往需要从零开始搭建复杂的 RAG（检索增强生成）系统，涉及文档解析、向量化、检索、大模型调用等多个环节，整…

📅 2026/7/1 0:00:39
FAE放射组学分析工具：医学影像特征探索的完整解决方案

FAE放射组学分析工具：医学影像特征探索的完整解决方案

FAE放射组学分析工具：医学影像特征探索的完整解决方案 【免费下载链接】FAE FeAture Explorer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fae/FAE 你是否曾经面对海量医学影像数据感到无从下手？想要从CT、MRI等影像中提取有价值的定量特征&#…

📅 2026/7/1 0:00:39
审计来了，数据权限全开——审计走了，怎么确保权限全部关掉？

审计来了，数据权限全开——审计走了，怎么确保权限全部关掉？

引言：审计结束三个月了，审计员的权限还没关某城商行每年按照监管要求开展至少一次数据安全审计。审计期间，内审部门需要抽样检查各类业务数据——交易流水、客户信息、员工操作日志、权限配置记录。这些数据分布在不同系统中，审计…

📅 2026/7/1 15:35:39
基于Dify与DeepSeek构建私有知识库问答系统实战指南

基于Dify与DeepSeek构建私有知识库问答系统实战指南

在业务中快速构建一个能理解私有文档、准确回答专业问题的智能助手，是很多开发团队面临的共同挑战。传统方案往往需要从零开始搭建复杂的 RAG（检索增强生成）系统，涉及文档解析、向量化、检索、大模型调用等多个环节，整…

📅 2026/7/1 0:00:39
FAE放射组学分析工具：医学影像特征探索的完整解决方案

FAE放射组学分析工具：医学影像特征探索的完整解决方案

FAE放射组学分析工具：医学影像特征探索的完整解决方案 【免费下载链接】FAE FeAture Explorer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fae/FAE 你是否曾经面对海量医学影像数据感到无从下手？想要从CT、MRI等影像中提取有价值的定量特征&#…

📅 2026/7/1 0:00:39