记得修改倒数第一和第三行的代码哦。 第二步:修改yolo.py 🖥️ 在yolo.py文件中,最后一栏模块项加入Conv_SE即可。这样就能在YOLOV7中添加SE注意力机制了。 第三步:调整backbone骨干网络 🌳 打开yolov7_SE.yaml文件,在backbone骨干网络层中,将第一个和第二个maxpooling(MP)最大池化层中的全连接模块(con...
LCT块非常轻量级,易于插入不同的主干模型,同时增加的参数和计算负担可以忽略不计。大量实验证明,在ImageNet图像分类任务和COCO数据集上的目标检测/分割任务中,LCT块在不同主干模型上的性能优于SE块。此外,LCT在现有最先进的检测架构上都能带来一致的性能提升,例如在COCO基准测试中,无论基线模型的容量如何,APbbox提升...
2.2 yolov5s_GCT.yaml 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license # Parameters nc: 1 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors: - [10,13, 16,30, ...
Keywords: Object detection YOLOv7 PConv SE attention Wise-IoU 1. Introduction As an important task in computer vision, object detection is widely used in face recognition, pedestrian detection, vehicle recognition, and other fields. However, due to the limitation of computing resources and real-tim...
【YOLOv11改进 - 注意力机制】SimAM:轻量级注意力机制,解锁卷积神经网络新潜力本文提出了一种简单且高效的卷积神经网络(ConvNets)注意力模块——SimAM。与现有模块不同,SimAM通过优化能量函数推断特征图的3D注意力权重,无需添加额外参数。SimAM基于空间抑制理论设计,通过简单的解决方案实现高效计算,提升卷积神经网络的表征...
2.在YOLOV8主干中添加SEAttention注意力 第1步:新建SEAttention模块并导入 在ultralytics/nn目录下,新建SEAttention.py文件,内容如下: import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import init class SEAttention(nn.Module): ...
Yolov8改进 C2f中添加注意力机制代码 包括SE、CA、CBAM、MHSA等)的具体实现代码,以及如何将这些模块集成到YOLOv8模型中的示例。 在这里插入图片描述 @[toc] 在这里插入图片描述 为了在YOLOv8的C2f模块中添加不同的注意力机制,我们需要定义这些注意力机制并在C2f模块中集成它。以下是具体的代码实现: ...
Yolov8改进 C2f中添加注意力机制代码 包括SE、CA、CBAM、MHSA等)的具体实现代码,以及如何将这些模块集成到YOLOv8模型中的示例。 在这里插入图片描述 @[toc] 在这里插入图片描述 为了在YOLOv8的C2f模块中添加不同的注意力机制,我们需要定义这些注意力机制并在C2f模块中集成它。以下是具体的代码实现: ...
SE-YOLO
2.Triplet加入Yolov5 2.1Triple加入common.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ### TripletAttention ### start byAI&CV###classBasicConv(nn.Module):#https://arxiv.org/pdf/2010.03045.pdf def__init__(self,in_planes,out_planes,kernel_size,stride=1,padding=0...