插入CBAM 由于CBAM是MMYOLO自带的注意力机制模块,所以在插入CBAM的时候直接修改对应的配置文件即可,以 configs/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py为例子,将model里面的backbone修改即可: model=dict(backbone=dict(frozen_stages=4,## 在原有设置的基础上,加上插件的设置plugins=[dict(cfg=dict(t...
由于 CBAM 是一个轻量级通用模块,因此它可以无缝集成到任何 CNN 架构中,且开销可以忽略不计,并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。 我们通过在 ImageNet-1K、MS~COCO检测和VOC~2007检测数据集上进行大量实验来验证我们的 CBAM。 我们的实验表明各种模型的分类和检测性能得到了一致的改进,证明了 CBAM 的广泛适用...
2.2 CBAM加入tasks.py中(相当于yolov5中的yolo.py) from ultralytics.nn.modules import (C1, C2, C3, C3TR, SPP, SPPF, Bottleneck, BottleneckCSP, C2f, C3Ghost, C3x, Classify,Concat, Conv, ConvTranspose, Detect, DWConv, DWConvTranspose2d, Ensemble, Focus,GhostBottleneck, GhostConv, Segment,...
第①步:在common.py中添加CBAM模块 将下面的CBAM代码复制粘贴到common.py文件的末尾 # CBAMclass ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self, in_planes, ratio=16):super(ChannelAttention, self).__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)self....
2.CBAM:通道注意力和空间注意力的集成者 轻量级的卷积注意力模块,它结合了通道和空间的注意力机制模块 论文题目:《CBAM: Convolutional Block Attention Module》论文地址: https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf 上图可以看到,CBAM包含CAM(Channel Attention Module)和SAM(Spartial Attention Module)两个子模块,分别...
从整体上可以看出,GAM和CBAM注意力机制还是比较相似的,同样是使用了通道注意力机制和空间注意力机制。但是不同的是对通道注意力和空间注意力的处理。 1.3 ResBlock_CBAM CBAM结构其实就是将通道注意力信息核空间注意力信息在一个block结构中进行运用。
简介:本文将介绍如何在YOLOv7目标检测模型中添加CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,以提升模型的性能。CBAM通过同时关注通道和空间维度上的重要特征,增强模型的特征表示能力。我们将通过源码和实例展示实现过程,并探讨其在实际应用中的效果。
所提出的Triplet Attention如下图所示,Triplet Attention由3个平行的Branch组成,其中两个负责捕获通道C和空间H或W之间的跨维交互。最后一个Branch类似于CBAM,用于构建Spatial Attention,最终3个Branch的输出使用平均求和。 TripletAttention | 亲测在红外弱小目标检测涨点,map@0.5 从0.755提升至0.79 ...
所提出的Triplet Attention如下图所示,Triplet Attention由3个平行的Branch组成,其中两个负责捕获通道C和空间H或W之间的跨维交互。最后一个Branch类似于CBAM,用于构建Spatial Attention,最终3个Branch的输出使用平均求和。 TripletAttention | 亲测在红外弱小目标检测涨点,map@0.5 从0.755提升至0.79 ...
针对焊缝检测的特点,本次研究增加了针对小型目标的检测层,以改善焊缝多尺度的问题,同时在网络中融入卷积模块的注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM),可以使模型提取到的特征更加精炼,有效提升模型的分类效果。 2 基于YOLO5的焊缝检...