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...
1. 添加注意力机制到YOLOv8 1.1 定义CBAM（Convolutional Block Attention Module）首先，在models/attent...
1、第一步:在common.py文件中写入注意力机制代码,比如CBAM,将以下代码复制到common.py下 # CBAM class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPoo...
def forward(self, x):"""Apply channel and spatial attention on input for feature recalibration."""# 对输入 x 进行通道和空间注意力的计算,返回加权后的特征returnx * self.act(self.cv1(torch.cat([torch.mean(x, 1, keepdim=True), torch.max(x, 1, keepdim=True)[0]], 1))) class CBA...
CBAM的工作原理如下: 通道注意力模块:通过在通道维度上对输入特征图进行最大池化和平均池化,然后将这两个池化结果输入到一个全连接层中,最后输出一个通道注意力权重向量。这个权重向量可以用来加权输入特征图的每个通道,以增强重要的通道特征并抑制不重要的通道特征。
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...
例如,SE注意力机制通过建模通道之间的依赖关系来重新校准通道特征响应,适用于需要强调特定通道特征的任务。CBAM则结合了空间注意力和通道注意力,能够同时捕捉通道和空间维度的信息。 3. 在YOLOv8的代码中实现所选注意力机制 以下是一个以SE注意力机制为例的实现步骤: 3.1 新建SE注意力模块 首先,你需要在YOLOv8的代码...
接着,把k、q、v作为参数输入到多头注意力ma中,返回两个结果attn_output(注意力机制的输出)和attn_output_weights(注意力机制的权重)。在这里,我们只需要注意力机制的输出就可以,因此,我们取索引0 self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0],它的大小是(s,n,c)。+x 表示残差连接,不改变x的形...
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进行相乘进行自适应特征修正,产生最后的特征图。CBAM是一种轻量级的模块...