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...
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...
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(type='CBAM...
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....
CBAM的工作原理如下: 通道注意力模块:通过在通道维度上对输入特征图进行最大池化和平均池化,然后将这两个池化结果输入到一个全连接层中,最后输出一个通道注意力权重向量。这个权重向量可以用来加权输入特征图的每个通道,以增强重要的通道特征并抑制不重要的通道特征。
为了验证CBAM注意力机制对YOLOv7性能的提升效果,我们在标准数据集上进行实验,并对比了添加CBAM前后的模型性能。 实验结果表明,在添加CBAM注意力机制后,YOLOv7的目标检测精度得到了显著提升。这主要归功于CBAM模块通过增强模型对关键特征的关注,提高了模型的特征表示能力。同时,由于CBAM模块的设计轻量级,对模型的运算速度...
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。我们的实验显示各种模型在分类和检测性能方面的持续改进,证明了 CBAM 的广泛适...
图1 改进后的YOLOv5模型,包括骨干中的SK模块、颈部(Neck)的CBAM模块和4个头部预测模块。 2 数据集 数据集包括8个类别:人、自行车、飞机、直升机、汽车、摩托车、船和坦克,这些数据来自LSOTB-TIR和LLVIP数据集。LSOTB是用于跟踪问题的热红外图像数据集,其图像数量庞大,目标多样,适合任务要求,图像的角度和环境众多...
MMYOLO通过集成CBAM模块，实现了自定义注意力机制的灵活应用。此操作仅需直接调整配置文件即可实现，以configs/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py为例，修改配置文件中的backbone部分，即可将CBAM模块集成至网络主干。在集成过程中，通过调整stages参数，用户可以自由定制CBAM模块插入主干的...
CBAM模块包含两个子模块:通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块用于对每个channel进行加权,而空间注意力模块则用于对每个空间位置进行加权。相比于SE注意力机制,CBAM可以在空间和通道两个维度上进行Attention,因此可以取得更好的效果。 CBAM注意力机制的缺点是由于其需要计算通道和空间两个维度上的Attention,因此...