YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制 前言 这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总,虽然有些模块已经发布很久了,但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的,对于初学者来说还是有必要去学习了解一下,以加深对模块,模型的理解。 专栏目录:YOLOv...
该文章的作者认为现有的注意力机制(如CBAM、SE)在求取通道注意力的时候,通道的处理一般是采用全局最大池化/平均池化,这样会损失掉物体的空间信息。作者期望在引入通道注意力机制的同时,引入空间注意力机制,作者提出的注意力机制将位置信息嵌入到了通道注意力中。 优点: 准确性高:CA注意力机制能够准确地捕捉不同通道...
SE 模块增强了通道特征的重要性,CBAM 模块捕捉全局和局部上下文信息,CA 模块关注通道间的依赖关系,而 ECA 模块以高效方式建模通道注意力。
CBAM (Convolutional Block Attention Module)结合通道注意力和空间注意力机制，通过全局平均池化和最大池化，再进行全连接处理，获得通道和空间的权重。效果比SE好，但计算量大。ECA (Efficient Channel Attention)ECANet是SENet的改进版，用1D卷积替代全连接层，直接在全局平均池化后的特征上进行学习。计算效...
毕业设计|YOLOV5改进:添加四大注意力机制算法,1小时上手SE、CBAM、ECA、CA注意力机制原理及添加!共计18条视频,包括:1 课程介绍~1、2 YOLOv5简介~1、3 YOLOv5网络结构~1等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
简介:YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制 前言 这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总,虽然有些模块已经发布很久了,但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的,对于初学者来说还是有必要去学习了解一下,以加深对模块,模型的理解。
CBAM提取特征通道注意力的方式基本和SEnet类似,如下Channel Attention中的代码所示,其在SEnet的基础上增加了max_pool的特征提取方式,其余步骤是一样的。将通道注意力提取后的特征作为空间注意力模块的输入。 CBAM提取的特征空间注意力的方式:经过Channel Attention后,最终将经过通道重要性选择后的特征图送入特征空间注意力...
0. 添加方法1. SE1.1 SE1.2 C3-SE 2. CBAM2.1 CBAM2.2 C3-CBAM 3. ECA3.1 ECA3.2 C3-ECA 4. CA4.1 CA4.2 C3-CA 0. 添加方法 主要步骤: (1)在models/common.py中注册注意力模块 (2)在models/yolo.py中的parse_model函数中添加注意力模块 ...
简介:RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制 前言 这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总,虽然有些模块已经发布很久了,但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的,对于初学者来说还是有必要去学习了解一下,以加深对模块,模型的理解。
自从yolov5-5.0加入se、cbam、eca、ca发布后,反响不错,也经常会有同学跑过来私信我能不能出一期6.0版本加入注意力的博客。个人认为是没有必要专门写一篇来讲,因为步骤几乎一样,但是问的人也慢慢多了,正好上一篇加入注意力的文章写的略有瑕疵,那就再重新写一篇。