在YOLOv5中加入注意力机制可以显著提升模型的检测性能。以下是将注意力机制(如SE模块)加入YOLOv5的详细步骤: 1. 研究YOLOv5的网络结构和代码实现 YOLOv5的网络结构主要包括三个部分:backbone、neck和head。每个部分都由不同的模块组成,例如backbone中的C3模块,neck中的SPPF模块,以及head中的Detect模块。 2. 研究注意...
但YOLOv5作为一个经典的目标检测的算法,仍经常被提及。注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一。本次将介绍几种常见的注意力机制,这些注意力机制在大多数的数据集上均能有效的提升目标检测的精度/召回率/准确率。 CBAM注意力机制原理及代码实现 CBAM注意力机制结构图 CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一...
在介绍方法前我们先来回顾一下YOLOv5内一会儿要修改的文件: models/common.py:这个文件存放着YOLOv5网络搭建常见的通用模块。如果我们需要修改某一模块,那么就需要修改这个文件中对应模块的定义。 models/yolo.py:这是YOLO的特定模块,和网络构建有关。这个文件主要由三个部分:parse_model函数、Detect类和Model类组成。...
YOLOV5改进-添加注意力机制附带10+种注意力机制代码:https://github.com/z1069614715/objectdetection_script 创作不易,感谢三连和github star! YOLOV5改进-添加注意力机制-补充细节视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1hG4y1M71X/ 必看喔! 展开更多...
2.YOLOv5添加注意力机制 在models/common.py文件中增加以下模块: import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass h_sigmoid(nn.Module):def __init__(self, inplace=True):super(h_sigmoid, self).__init__()self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)def forward(self, x):re...
YOLOV5通过添加注意力机制,如SE(Squeeze-and-Excitation)模块,可以显著提升目标检测的性能。具体来讲,添加注意力机制的关键步骤包括:在卷积层后添加SE模块、调整模型结构以适配SE模块、对模型进行重新训练、以及细调超参数。这些步骤共同作用,通过重点关注图像的重要特征,提高模型的泛化能力和检测精度。SE模块通过对特征通...
注意力机制包括CBAM、CA、ECA、SE、S2A、SimAM等,接下来介绍具体添加方式。 1. CBAM代码,在common文件中添加以下模块: class CBAMC3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, grou...
(1)在models/common.py中注册注意力模块 (2)在models/yolo.py中的parse_model函数中添加注意力模块 (3)修改配置文件yolov5s.yaml (4)运行yolo.py进行验证 各个注意力机制模块的添加方法类似,各注意力模块的修改参照SE。 本文添加注意力完整代码:https://github.com/double-vin/yolov5_attention ...
1.模块解析(common.py)01. Focus模块02. CONV模块03.Bottleneck模块:04.C3模块05.SPP模块 2.为yolov5添加CBAM注意力机制01.CBAM机制02.具体步骤①.以yolov5l结构为例(其实只是深度和宽度因子不同),修改yolov5l.yaml,将C3模块修改为添加注意力机制后的模块CBAMC3,参数不变即可。②.在common.py中添加CBAMC3模块...
🚀二、添加ECA注意力机制方法(单独加) 2.1 添加顺序 (1)models/common.py -->加入新增的网络结构 (2) models/yolo.py -->设定网络结构的传参细节,将ECA类名加入其中。(当新的自定义模块中存在输入输出维度时,要使用qw调整输出维度) (3) models/yolov5*.yaml -->新建一个文件夹,如yolov5s_ECA.yaml,...