摘要:DoubleAttention注意力助力YOLOv5,即插即用,性能优于SENet 1. DoubleAttention 论文: https://arxiv.org/pdf/1810.11579.pdf DoubleAttention网络结构是一种用于计算机视觉领域的深度学习网络结构,主要用于图像的分割和识别任务。该网络结构采用双重注意力机制,包括Spatial Attention和Channel Attention。Spatial ...
摘要:SKAttention注意力助力YOLOv5,即插即用,性能优于SENet 1. SKAttention 论文:https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf 多个SK 块的堆叠得到 SKNet,这个名字也是为了致敬 SENet。 SKNet 在 ImageNet、CIFAR 数据集上都取得了 SOTA。 详细的实验分析表明,SKNet 中的神经元可以捕获具有不同比例的目标对象,实...
提升对当前任务有用的特征图的通道,并抑制对当前任务用处不大的特征通道。 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...
1.1yaml修改 首先是打开models/yolov5s.yaml文件,我们在backbone中的SPPF之前增加SENet。增添位置如下,是将backbone中第4个C3模块替换为SE_Block,如下图。 【需要注意的是通道数要匹配,SENet并不改变通道数,由于原C3的输出通道数为1024*0.5=512,所以我们这里的写的是1024,这里的1024是传入到上面我们定义的Class S...
SENet是ImageNet 2017的冠军模型;SE模块常常被用于CV模型中,能较有效提取模型精度。S是指Squeeze,压缩的意思;把输入特征图中的空间信息进行压缩;E是指Excitation,激励的意思;学习到的通道注意力信息,与输入特征图进行结合,最终得到具有通道注意力的特征图。
YOLOv5+注意力,性能大增! 🌟 视觉注意力机制是提升模型性能的利器,可以轻松集成到主流的目标检测和实例分割模型中。本文以YOLOv5s为基础,通过在SPPF之前的一层添加五种视觉注意力模块,进行了全面的改进和训练,实现了精度的显著提升。 🔧 模型改进步骤: 修改模型结构文件yaml,添加注意力机制模块(如SENet)。 修改...
针对当前 YOLOv5 网络训练过程中精度不够的问题,为了提高检测精度,下面研究了一种添加 SENet 注意力机制的网络模型 YOLOv5-SENet,在 YOLOv5 的 CSP 结构上加入 SENet 模块。CSP 结构有两种设计,分别为 CSP1_X …
其次,SE注意力机制是一种通道注意力机制,它是在SENet中提出的。SE模块在channel维度上做attention或者gating操作,让模型可以更加关注信息量最大的channel特征,而抑制那些不重要的channel特征。在Yolov5中,可以通过修改yolo.py文件来实现SE注意力机制的插入。具体来说,需要修改yolo.py的第276行(默认使用该方式),如果...
YOLOv5新改:SENetV2助力 🔥 独家揭秘:YOLOv5的全新改进版本,引入了SENetv2,这是一种结合了Squeeze-Excitation模块和Dense Layer的创新设计。 💡 创新点:SENetv2 针对SENet的主要优化点,提出了新颖的多分支Dense Layer,并与Squeeze-Excitation网络模块高效融合,从而提升了网络捕获通道模式和全局知识的能力。 📊 ...
CBAM是一种结合了空间(spatial)和通道(channel)的注意力机制模块。相比于senet只关注 通道(channel)的注意力机制可以取得更好的效果[16]。本研究将Backbone部分原模型的C3模块更改为CBAMC3模块,CBAMC3模块如图7所示。 通道注意力机制是将特征图在空间...