如下图所示,在输入SE注意力机制之前,特征图的每个通道的重要程度都是一样的,通过SENet之后,不同颜色代表不同的权重,使每个特征通道的重要性变得不一样了,使神经网络重点关注某些权重值大的通道。 2.2 网络结构 1.Ftr—传统卷积操作:对于一个C×W×H的输入X,在经过Ftr卷积操作之后,得到的输出Uc(也就是C个大小...
在YOLOv5中引入注意力机制是一种提升目标检测性能的有效方法。注意力机制允许模型在处理数据时更加关注重要的部分,从而提高检测的准确性。 引入注意力机制的方法 选择注意力机制类型: SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制:在通道维度上增加注意力,通过全局平均池化、全连接层和Sigmoid激活函数来重新校准通道权重。 CBAM...
在YOLOV5中,注意力机制可以通过添加SE(Squeeze-and-Excitation)模块实现。SE模块通过自适应地调整特征图通道的重要性来增强模型的表达能力。在YOLOV5中,可以在卷积层后添加SE模块,以捕捉更具有信息量的特征。通过将SE模块添加到YOLOV5的骨干网络中,可以获得更为准确的目标检测结果。 2. YOLOV5为什么要添加注意力机制?
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 ...
SE注意力机制 SE结构图 其他注意力教程 完整代码实现 【已经改好一键运行】 报错 尽管Ultralytics 推出了最新版本的 YOLOv8 模型。但YOLOv5作为一个anchor base的目标检测的算法,可能比YOLOv8的效果更好。注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一,本文给大家带来的教程是多种注意力机制的添加。文章在介绍主要...
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...
通过引入SE模块,YOLOv5能够更加关注重要的特征通道,抑制不重要的特征通道,从而提升模型性能。 三、YOLOv5 + SE注意力机制的实现 3.1 模型配置文件修改 首先,想要将SE注意力机制引入到Yolov5中去,需要修改以下几个文件:commom.py、yolo.py和yolov5s.yaml文件。需要修改YOLOv5的模型配置文件(yolov5_se.yaml),在Bac...
在models/yolo.py中的parse_model函数中添加SE模块 修改配置文件yolov5s.yaml。 添加注意力的两种方法:一是在backbone的最后一层添加注意力;二是将backbone中的C3全部替换。 这里使用第一种,第二种见下文中的C3SE 注意:SE添加至第9层,第9层之后所有的编号都要+1,则: ...
为了验证SE注意力机制对YOLOv5性能的提升效果,我们在COCO数据集上进行了实验。实验设置如下: 数据集:COCO 2017训练集和验证集。 模型:YOLOv5s(小型模型)和YOLOv5m(中型模型)。 训练参数:批量大小为16,学习率为0.01,训练轮数为300。 4.2 实验结果 实验结果表明,添加SE注意力机制后,YOLOv5在COCO数据集上的检测精...
在本节中首先重新访问坐标注意力块,其中位置信息被嵌入到通道注意力图中,用于混合跨通道和空间信息。作者将开发和分析提出的EMA模块,其中并行子网络块有助于有效地捕获跨维度交互并建立维度间依赖关系。 2.1、回顾 Coordinate Attention (CA) 如图3(a)所示,CA块首先可以被视为与SE注意力模块类似的方法,其中利用全局...