(2) models/yolo.py -->设定网络结构的传参细节,将SE类名加入其中。(当新的自定义模块中存在输入输出维度时,要使用qw调整输出维度) (3) models/yolov5*.yaml-->新建一个文件夹,如yolov5s_SE.yaml,修改现有模型结构配置文件。(当引入新的层时,要修改后续的结构中的from参数) (4) train.py -->修改‘-...
2. 找到适合集成SE模块的YoloV5网络层 通常,SE模块可以插入到Backbone的卷积层之后,以增强模型的特征表示能力。在YOLOv5中,Backbone部分由多个卷积层组成,是插入SE模块的理想位置。 3. 修改YoloV5的网络结构以集成SE模块 首先,需要在common.py文件中定义SE模块。然后,在Backbone的适当位置插入SE模块。 python #在 co...
第一步:确定添加的位置,作为即插即用的注意力模块,可以添加到YOLOv5网络中的任何地方。本文以添加进C3模块中为例。 第二步:common.py构建融入se模块的C3,与原C3模块不同的是,该模块中的bottleneck中融入se模块。这样添加主要为了更好的做实验。 class seC3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions ...
浙江大学等机构发布的一篇收录于CVPR2021的文章,提出了一种新的通道注意力结构,在几乎不引入参数的前提下优于大多SOTA通道注意力模型,如SE、ECA等。这篇文章虽然叫Gaussian Context Transformer,但是和Transformer并无太多联系,这里可以理解为高斯上下文变换器。 LCT(linear context transform)观察所得,如下图所示,SE倾向...
在本研究中,我们首先重新审视了SE块,然后基于全局上下文和注意力分布之间的关系进行了详细的实证研究,基于此提出了一个简单而有效的模块,称为线性上下文变换(LCT)块。我们将所有通道分成不同的组,并在每个通道组内对全局聚合的上下文特征进行归一化,减少了来自无关通道的干扰。通过对归一化的上下文特征进行线性变换,我...
一、添加SE模块的步骤 在YOLOV5模型中引入SE模块,首先需要对模型的结构进行一定的修改。一种直接的方式是在每个Bottleneck或者卷积层后面添加SE模块。 加入位置:通常,在每个残差块(Bottleneck)的最后或者卷积层后添加SE模块可以取得较好的效果。这样做可以在不显著增加计算复杂度的前提下,引入注意力机制,提高模型的表现。
在Yolov5中,可以通过修改C3结构来实现CBAM的插入。具体来说,需要在common.py文件中添加相应的attention模块,并在yolo.py中引入相应的attention模块。其次,SE注意力机制是一种通道注意力机制,它是在SENet中提出的。SE模块在channel维度上做attention或者gating操作,让模型可以更加关注信息量最大的channel特征,而抑制那些不...
例如，可以在CSPBlock中添加SE模块：pythonCopy codeclass CSPBlock(nn.Module): def __init__(self,...
加入SE通道注意力机制,可以让网络更加关注待检测目标,提高检测效果 SE模块的原理和结构 添加方法: 第一步:确定添加的位置,作为即插即用的注意力模块,可以添加到YOLOv5网络中的任何地方。本文以添加进C3模块中为例。 第二步:common.py构建融入se模块的C3,与原C3模块不同的是,该模块中的bottleneck中融入se模块。这...
三、YOLOv5模型部署测试(在SOPHGO SE5微服务器上进行) 注:本实验代码和模型可在http://disk-sophgo-vip.quickconnect.cn/sharing/hpb6BIopw下载 一、初始化开发环境 (基于x86架构CPU的开发环境中完成) 1.1 初始化开发环境 1.2 配置Docker容器开发环境 ...