YOLOv5改进算法之添加CA注意力机制模块 简介:CA(Coordinate Attention)注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。CA 注意力机制的核心思想是引入坐标信息,以便模型可以更好地理解不同位置之间的关系。 1.CA注意力机制 CA(Coordinate Attention)注意力机制是一种用于加强深度学习模型对...
解决问题:加入CoordAtt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 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。 第二步:common.py构建CoordAtt模块。 class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt...
CoordAtt注意力机制是一种新的注意力机制,它是在通道注意力机制的基础上,将位置信息嵌入到通道注意力中提出的1。与通过2维全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同,Coordinate Attention将通道注意力分解为两个1维特征编码过程,其中一个编码位置信息,另一个编码通道信息。 Coordinate Attention的优点是它...
2.将下面的CBAMC3代码复制粘贴到common.py文件中 class 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.f1 = nn.Conv2d(in_planes, in...
CBAM( Convolutional Block Attention Module ) CBAM是一种轻量级注意力模块的提出于2018年,它可以在空间维度和通道维度上进行Attention操作,是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。 CBAM注意力模块的结构 相比SE,多了一个并行的Max Pooling层。
代码实现:https://github.com/Andrew- Qibin/CoordAttention 1.1 SE和CBAM方法的不足 SE(Squeeze-and-Excitation):SE注意力机制在编码过程中只考虑编码通道间信息而忽略了位置信息的重要性 CBAM(CBAM: Convolutional Block Attention Module):使用卷积计算空间注意力来利用位置信息,但卷积只能捕获局部关系,而无法捕捉的...
然后将生成的特征图分别编码为一对方向感知和位置敏感的attention map,可以将其互补地应用于输入特征图,以增强关注对象的表示。 coordinate信息嵌入 coordinate attention生成 (注:理论部分非本人原创,如有侵权,请联系我删除。) 总结 各个注意力机制使用后的感受,yolov5中个人感觉CA效果最好。
https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention 4.1 CA class h_sigmoid(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_sigmoid, self).__init__() self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace) def forward(self, x): return self.relu(x + 3) / 6class h_swish(nn.Module): def _...
引入DO-DConv卷积和CA(Coordinateattention)注意力机制,结合MobileOne结构和HorNet。🔧 YOLOv8:注意力机制与多尺度创新 采用BiFormer注意力机制,加入可扩张残差(DWR)注意力模块。 使用AKConv(可改变核卷积),结合多尺度空洞注意力(MSDA)和CoordAttention。 改进多分支卷积模块RFB,提升Yolov8小目标遮挡物性能(SEAM、Mul...
针对于每一个target,计算最接近的anchor的coord梯度 计算类别预测的损失和梯度。 目标检测算法之YOLOv2损失函数详解-CSDN博客 3|0v3 关注点: 一、网络结构 FPN 特征金字塔 多尺度预测 残差连接 anchor 设计 分类由单标签改为多标签 去掉池化和全连接层