第一步:导入SEAttention库 📚 首先,打开common.py文件,在代码的初始部分导入SEAttention机制的第三方库。然后在卷积层中加入self.att = SEAttention(c2)。记得修改倒数第一和第三行的代码哦。 第二步:修改yolo.py 🖥️ 在yolo.py文件中,最后一栏模块项加入Conv_SE即可。这样就能在YOLOV7中添加SE注意力机制...
摘要: 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...
添加SE注意力机制 ☁️2.添加CBAM注意力机制 ☁️3. 添加CoordAtt注意力机制 ☁️4. 添加ECA通道注意力机制 ☁️5. 改进特征融合网络PANET为BIFPN ☁️6. 增加小目标检测层 ☁️7. 损失函数改进 ☁️8. 非极大值抑制NMS算法改进Soft-nms ☁️9. 锚框K-Means算法改进K-Means++ ...
包括比较常规的SE、CBAM等，本文加入基于MLP的注意力机制，该注意力机制了保留通道和空间方面的信息以增强...
此外,本文提出了一种基于注意力机制改进的YOLOv7算法CBAM-YOLOv7,在YOLOv7的主干网络中添加了3个CBAM模块,以提高网络提取特征的能力,并引入SE-YOLOv7和ECA-YOLOv7进行比较实验。 实验结果表明,CBAM-YOLOv7具有较高的精度,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95略有改善。CBAM-YOLOv7的评价指标值比SE-YOLOw7和ECA-YOLOv 7...
步骤一:构建MobileOneBlock、MobileOne、SEBlock、reparameterize模块 在项目文件中的models/common.py中加入以下代码 完成以上5步就可以正常开始训练和测试了~ 四、预训练权重 该部分的与训练权重是在MobileOne官方的MobileOne-ms0的官方预训练权重,已兼容YOLOv7项目。
综上所述,本研究提出了基于注意力机制和多路径YOLOv7的光伏组件故障诊断算法,首先对YOLOv7主干特征网络的高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Networks,ELAN)结构引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制,更加精确地提取故障特征;...
步骤一:构建MobileOneBlock、MobileOne、SEBlock、reparameterize模块 在项目文件中的models/common.py中加入以下代码 完成以上5步就可以正常开始训练和测试了~ 四、预训练权重 该部分的与训练权重是在MobileOne官方的MobileOne-ms0的官方预训练权重,已兼容YOLOv7项目。
The SE can help the model focus on important feature information, thereby improving performance. WIoU is introduced to measure the similarity between the detection box and the Ground Truth, so that the model can effectively reduce the False Positive rate. By applying these advanced techniques to ...
[ ☁️1. 添加SE注意力机制](YOLOv5改进之一:添加SE注意力机制_人工智能算法研究院的博客-CSDN博客_se改进yolo) [ ☁️2.添加CBAM注意力机制](YOLOv5改进之二:添加CBAM注意力机制_人工智能算法研究院的博客-CSDN博客_yolov5加入cbam) [ ☁️3. 添加CoordAtt注意力机制](YOLOv5改进之三:添加Coord...