2.CBAM:通道注意力和空间注意力的集成者 轻量级的卷积注意力模块,它结合了通道和空间的注意力机制模块 论文题目:《CBAM: Convolutional Block Attention Module》论文地址: https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf 上图可以看到,CBAM包含CAM(Channel Attention Module)和SAM(Spartial Attention Module)两个子模块,分别...
1.1.CBAM:通道注意力和空间注意力的集成者 轻量级的卷积注意力模块,它结合了通道和空间的注意力机制模块 论文题目:《CBAM: Convolutional Block Attention Module》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf 上图可以看到,CBAM包含CAM(Channel Attention Module)和SAM(Spartial Attention Module)两个子模块,分别...
可以看到在head层添加了四层CBAM注意力机制,至此完成!
一、查看或者引入注意力机制 可以在ultralytics/nn/modules/conv.py模块中看到v8提供的一些注意力机制,如下图: 之后添加的一些其他注意力机制也可以仿照这个’CBAM‘来,流程就是在这个py里面加入相关注意力的代码,然后将他们的名称添加到上图的all中。 二、添加CBAM模块 在ultralytics/nn/tasks.py文件中将CBAM进行...
上图可以看到,CBAM包含CAM(Channel Attention Module)和SAM(Spartial Attention Module)两个子模块,分别进行通道和空间上的Attention。这样不只能够节约参数和计算力,并且保证了其能够做为即插即用的模块集成到现有的网络架构中去。 2.如何改进创新 将channel Attention Module替换为BiLevelAttention,命名为 BiLevel Spat...
将CBAM集成到YOLOv8中,可以进一步增强模型对目标特征的提取能力,提高检测的准确性和鲁棒性。这种结合通常涉及到对YOLOv8的网络结构进行一定的修改,以便嵌入CBAM模块。 在实际应用中,YOLOv8 CBAM可能用于各种需要高精度目标检测的场景,如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等。然而,需要注意的是,虽然这种组合在理论上能够...
2、足够的灵活和轻量,能够简单的插入到轻量级网络的核心模块中。 2)注意机制CABM:通道注意力可空间注意力的集成者(参考链接) 注意机制CABM是两种混合注意力中通道&空间注意力的一种。在给定一张特征图,CBAM模块能够序列化地在通道和空间两个维度上产生注意力特征图信息,然后两种特征图信息在与之前原输入特征图...
添加SCConv模块 本章创新为融合SCconv的特征提取方法,顾名思义就是将SCconv模块融合到YOLOv8的骨干特征提取网络部分(backbone),首先我们了解一些SCconv。 SCConv是CVPR2023收录的一个即插即用的空间和通道重建卷积模块,其结构如下: SCconv论文下载地址 同时,在论文中也提供了实现代码: ...
class CBAM(nn.Module):"""Convolutional Block Attention Module."""def __init__(self, c1, kernel_size=7):"""Initialize CBAM with given input channel (c1) and kernel size."""super().__init__()# 创建通道注意力模块和空间注意力模块self.channel_attention = ChannelAttention(c1) ...