在YOLOv8中添加CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制是一个有效的提升模型性能的方法。以下是详细的步骤和解释: 1. 研究YOLOv8的网络结构和代码实现 YOLOv8是一个复杂的目标检测模型,它通常包括以下几个部分:输入端、Backbone、Neck和Head。为了添加CBAM,你需要熟悉这些部分的代码实现。 2. 研究CBAM注...
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...
注意❗:在7.2、7.3小节中的__init__.py和tasks.py文件中需要声明的模块名称为:SE。 三、CBAM 3.1 CBAM的原理 CBAM注意力模块由通道注意力模块和空间注意力模块两部分组成。它通过顺序地应用通道注意力和空间注意力,使得网络能够自适应地关注到输入特征图中最重要的通道和空间位置,从而提高模型的表征能力。 通道...
1.1.CBAM:通道注意力和空间注意力的集成者 1.2 GAM:Global Attention Mechanism 1.3 ResBlock_CBAM 1.4性能评价 2.Yolov8加入CBAM、GAM、 ResBlock_CBAM 2.1 加入modules.py中(相当于yolov5中的common.py) 2.2 CBAM、GAM_Attention、ResBlock_CBAM加入tasks.py中(相当于yolov5中的yolo.py) 3.修改对...
cbam性能 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 YOLOv8_CBAMsummary(fused):176layers,3071733parameters,0gradients,8.1GFLOPs Class Images InstancesBox(PRmAP50 mAP50-95):100%|██████████|5/5[00:02<00:00,2.46it/s]all71630.8340.6830.8220.442 ...
本文自研创新改进:MSAM(CBAM升级版),通道注意力具备多尺度性能,多分支深度卷积更好的提取多尺度特征,最后高效结合空间注意力 1)作为注意力MSAM使用; 推荐指数:五星 MSCA | 亲测在多个数据集能够实现涨点,对标CBAM。 在道路缺陷检测任务中,原始map为0.8,cbam为0.822 ,MSCA 为 0.855 ...
第②步:在yolo.py文件里的parse_model函数加入类名 首先找到yolo.py里面parse_model函数的这一行 然后把CBAM添加到这个注册表里面 第③步:创建自定义的yaml文件 首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_CBAM.yaml 接着修改yolov5s_CBAM.yaml,将CBAM模块加到我们想添加的位置。
实验结果表明,在YOLOX中插入SE模块可以显著提升模型的准确率。 二、Convolutional Block Attention Module (CBAM)注意力机制 CBAM注意力机制是一种结合了通道注意力和空间注意力的模块。它首先通过通道注意力模块对输入特征进行通道级别的权重分配,然后通过空间注意力模块对特征进行空间级别的权重分配。通过这种方式,CBAM...
修改yolov5s_CBAM.yaml文件 本步骤是修改yolov5s_CBAM.yaml,将CBAM添加到我们想添加的位置。在这里,我将[-1,1,CBAM,[1024]]添加到SPPF的上一层,即下图中所示位置。 注意:注意力机制可以加在Backbone、Neck、Head等部分,常见的有两种:一种是在主干的SPPF前面添加一层;二是将Backbone中的C3全部替换。不同的...
YOLOv8+CBAM改进内容 1. CBAM 论文 在这里插入图片描述 我们提出了卷积块注意力模块(CBAM),这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。 给定中间特征图,我们的模块沿着两个独立的维度(通道和空间)顺序推断注意力图,然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。 由于 CBAM 是一个轻量级通用模块...