首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_SE.yaml 接着修改yolov5s_SE.yaml,将 SE加到我们想添加的位置。 注意力机制可以添加在backbone,Neck,Head等部分, 常见的有两种:一是在主干的 SPPF 前添加一层;二是将backbone中的C3全部替换。不同的位置效果可能不同,需要我们用数据集反复...
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 ...
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...
加入SE通道注意力机制,可以让网络更加关注待检测目标,提高检测效果 SE模块的原理和结构 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。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...
添加SE注意力机制到YOLOv5 免费获取完整代码: CBAM CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种结合了空间和通道的注意力机制模块,可以让模型更加关注信息量最大的channel特征,同时抑制那些不重要的channel特征,从而提升准确率。CBAM模块包含两个子模块:通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块用于对每个chan...
1.common.py中加入注意力模块 2.yolo.py中增加判断条件 3.yaml文件中添加相应模块 所有版本都是一致的,加入注意力机制能否使模型有效的关键在于添加的位置,这一步需要视数据集中目标大小的数量决定。 第一部曲:common.py加入注意力模块 class h_sigmoid(nn.Module): ...
受大佬指点,指出上述cbam模块不匹配yolov5工程代码,yolov5加入cbam注意力的代码以下述代码为准:(如果用这段代码,yolo.py和yaml文件中相应的CBAMC3也要换成CBAM,下面的SE同理) class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): ...
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): ...
(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. SE Squeeze-and-Excitation Networks https://github.com/hujie-frank/SENet ...