c1,c2, k_size=3):super(ECA, self).__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False)self.sigmoid
CBAM注意力机制结构图 CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于卷积神经网络(CNN)的注意力机制,它能够增强网络对输入特征的关注度,提高网络性能。CBAM 主要包含两个子模块:通道注意力模块(Channel Attention Module)和空间注意力模块(Spatial Attention Module)。 以下是CBAM注意力机制的基本原理: 1. 通道...
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 Eca_layer模块。 class Eca_layer(nn.Module): """Constructs a ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map k_size: Adaptive selection of kernel size """ def...
1. 确定ECA注意力模块的添加位置，作为即插即用组件，适配YOLOv5网络中任意部分。2. 在common.py文件中构建Eca_layer模块。3. 将Eca_layer模块注册至yolo.py文件中。4. 修改yaml配置文件，以backbone模块为例，在C3模块之后加入ECA注意力层。5. 修改train.py文件，采用本文的yaml配置进行训练。实验结...
3.yolov5/v8目标检测介绍 (1)网络结构 (2)输入端 (3)Backbone (4)Neck (5)Head (6)训练策略 四、模型改进优化 五、项目训练步骤 六、项目训练结果 一、项目简介 本文将详细介绍如何使用深度学习中YOLOv8算法实现对果蔬的检测,并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中,您可以选择自己的视频文件、图片文...
添加CoordAtt注意力机制到YOLOv5 免费获取完整代码: ECA ECA注意力模块是一种通道注意力模块,常常被应用于视觉模型中。它能对输入特征图进行通道特征加强,而且最终ECA模块输出,不改变输入特征图的大小。 ECA注意力模块的优点是它能够提取通道间的依赖关系,提高CNN性能。
后面的ECA和CA注意力添加方法是我对着前两位博主照葫芦画瓢,在我的本地运行多次,就俩字,好用,以后的注意力也可以按照这种方法去添加。 yolov5-6.0版本的注意力添加方法请移步这里 各种注意力的添加方法以及如何work,我都懂一些,如果有需要的朋友可以联系我,赚点生活费。
(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 ...
此外,您还可以更换自己训练的yolov5/v8模型,自定义自己数据的进行检测。由于yolov5和yolov8网络模型结构本质区别不大,改进优化也基本一致,这里以yolov5为主要内容进行详细介绍,可参考博客:yolov5和yolov8的区别。 项目对所有模型进行了多种优化,加入了CABM、ECA、SE等注意力机制,改进了可变形深度卷积层DCN、DSC,...
3. ECA 3.1 ECA 3.2 C3-ECA 4. CA 4.1 CA 4.2 C3-CA 0. 添加方法 主要步骤:(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...