在本研究中,我们首先重新审视了SE块,然后基于全局上下文和注意力分布之间的关系进行了详细的实证研究,基于此提出了一个简单而有效的模块,称为线性上下文变换(LCT)块。我们将所有通道分成不同的组,并在每个通道组内对全局聚合的上下文特征进行归一化,减少了来自无关通道的干扰。通过对归一化的上下文特征进行线性变换,我...
SRM首先通过“style pooling”从特征图的每个通道中提取风格信息,然后通过与通道无关的风格集成来估计每个通道的重新校准权重。通过将单个风格的相对重要性纳入特征图,SRM有效地增强了CNN的表示能力。 2.SRM引入到yolov5 2.1 加入common.py中: 代码语言:javascript 复制 ###SRMattention ###STARTbyAI&CV###""" ...
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license # Parameters nc: 1 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198...