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YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合 EVA Block高效视觉注意力块:融合多尺度特征自适应融合与通道级特征精炼 | ICIP 2025

发布时间:2026/9/28 3:06:22 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合 EVA Block高效视觉注意力块:融合多尺度特征自适应融合与通道级特征精炼 | ICIP 2025
前言本文介绍了双边高效视觉注意力网络(BEVANet),并将其核心特征提取单元EVA集成进YOLO26。实时语义分割面临捕捉大感受野和细化精细轮廓的挑战,BEVANet通过SDLSKA、CKS、CFFN等模块解决这些问题,扩大感受野、提升性能、丰富上下文特征。我们将EVA相关代码集成到YOLO26中,创建C3k2_EVA模块,并在tasks文件中进行注册。实验证明,YOLO26-C3k2_EVA在目标检测任务中表现良好,实现了实时分割速度和较高的交并比。文章目录: YOLO26改进大全:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总专栏链接: YOLO26改进专栏文章目录前言介绍摘要文章链接基本原理关键子模块详解1. SDLSKA:稀疏分解大分离核注意力(LKA的核心执行单元)(1)设计思路(2)具体结构与操作(3)核心优势2. CKS:综合核选择(LKA的自适应融合单元)(1)设计痛点(2)具体结构与操作(3)核心优势3. CFFN:卷积前馈网络(EVA的特征精炼单元)(1)核心操作(2)核心作用核心代码YOLO26引入代码注册步骤1:步骤2配置yolo26-C3k2_EVA.yaml实验脚本结果介绍摘要实时语义分割面临双重挑战:需设计高效架构,既要捕捉大感受野以实现语义理解,又要细化精细轮廓。视觉 Transformer(Vision Transformers)能有效建模长程依赖关系,但计算成本高昂。为应对这些挑战,我们提出了大核注意力(Large Kernel Attention, LKA)机制。所设计的双边高效视觉注意力网络(Bilateral Efficient Visual Attention Network, BEVANet)通过稀疏分解大分离核注意力(Sparse Decomposed Large Separable Kernel Attentions, SDLSKA)扩大感受野、捕捉上下文信息,并提取视觉与结构特征。综合核选择(Comprehensive Kernel Selection, CKS)机制可动态调整感受野,进一步提升性能。此外,深层大核金字塔池化模块(Deep Large Kernel Pyramid Pooling Module, DLKPPM)通过协同结合空洞卷积与大核注意力,丰富上下文特征。双边架构促进分支间的频繁交互,而边界引导自适应融合(Boundary Guided Adaptive Fusion, BGAF)模块在边界引导下融合空间特征与语义特征,提升边界描绘精度。BEVANet 实现了 33 帧 / 秒(FPS)的实时分割速度,无预训练时的交

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