# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parametersnc: 80 # number of classesdepth_multiple: 0.33 # model depth multiplewidth_multiple: 0.50 # layer channel multipleanchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]...
CA注意力机制可以作为一个即插即用的模块,集成到YOLOv5的主干网络(Backbone)或检测头(Head)中。为了简化集成过程,通常选择在主干网络的某个阶段添加CA模块。 3. 修改YOLOv5的代码以包含CA注意力机制 步骤一:创建CA模块代码 首先,在YOLOv5的modules目录下创建一个新的文件ca.py,并添加CA模块的代码。以下是一个简...
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...
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...
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。 第二步:common.py构建CoordAtt模块。 class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)...
一、添加SE模块的步骤 在YOLOV5模型中引入SE模块,首先需要对模型的结构进行一定的修改。一种直接的方式是在每个Bottleneck或者卷积层后面添加SE模块。 加入位置:通常,在每个残差块(Bottleneck)的最后或者卷积层后添加SE模块可以取得较好的效果。这样做可以在不显著增加计算复杂度的前提下,引入注意力机制,提高模型的表现。
4 YOLOv5的yaml文件 06:43 5 安装软件环境及PyTorch(Windows) 13:23 6 安装软件环境及PyTorch(Ubuntu) 06:37 7 YOLOv5项目安装 05:23 8 准备自己的数据集 07:02 9 修改配置文件 02:00 10 训练YOLOv5s 10:31 11 SE注意力机制原理 14:40 12 添加SE及C3SE 15:47 13 CBAM注意力机制原理 10:13 14 ...
记录在YOLOv5添加注意力机制,方便自己查阅。 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。 更多精彩内容,可点击进入YOLO系列专栏或我的个人主页查看 YOLOv5:IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU /article/details/129969044 YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测)/article/details/126513426 ...
具体实现步骤如下：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...