二、添加CBAM模块 在ultralytics/nn/tasks.py文件中将CBAM进行引入一下,如下图: 三、使用CBAM模块 在def parse_model(d, ch, verbose=True)方法中仿照其他内容使用一下,如下图: 四、修改配置文件 在ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml文件中将CBAM添加到相应的backbone中,具体添加到什么位置随意,但是要明...
2.2 CBAM加入tasks.py中(相当于yolov5中的yolo.py) from ultralytics.nn.modules import (C1, C2, C3, C3TR, SPP, SPPF, Bottleneck, BottleneckCSP, C2f, C3Ghost, C3x, Classify,Concat, Conv, ConvTranspose, Detect, DWConv, DWConvTranspose2d, Ensemble, Focus,GhostBottleneck, GhostConv, Segment,...
1041 -- 24:15 App yolov8-源码下载、环境验证、模型训练、模型验证 1020 -- 21:45 App Yolov8网络模型改进之添加CBAM 393 -- 16:06 App Yolov8网络模型结构之Backbone-Conv 24 -- 33:57 App Python基础-第二章 列表和元组 37 -- 27:43 App Python基础-第一章-基础知识 573 -- 8:37 App...
注意力机制可以添加到这些网络中的任何一层,但选择合适的位置对于提升性能至关重要。一般来说,注意力机制可以添加到卷积层之后,以便更好地校准特征图。 2. 选择合适的注意力机制 你可以选择多种注意力机制,如SE(Squeeze-and-Excitation)、CBAM(Convolutional Block Attention Module)、CA(Coordinate Attention)等。这些...
根据这个yaml,可以看到大部分的Conv都被GhostConv替换,C2f全部被C3Ghost替换,在第10层添加了CBAM,因此我们的结构图需要相应修改如下。 neck 主干部分绘制结束,接下来看下图默认的yolov8中head中所有元素,最后Detect先忽略。 可以看到第11层、14层、17层的Concat的from为列表,分别是-1和对应的层(从0开始),因此绘制...
1.2 在模型配置文件中使用CBAM 编辑ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml或对应的配置文件,在需要添加CBAM的地方引用它。例如,为C3层添加CBAM: # yolov8.yaml backbone: ... - from: [-1] number: 1 module: models.common.C3 args: [64, 64, 1, True, 'models.attention.CBAM'] 2. 使用Fasterne...
"CBAM", "Concat", "TransformerLayer", "TransformerBlock", "MLPBlock", "LayerNorm2d", "DFL", "HGBlock", "HGStem", "SPP", "SPPF", "C1", "C2", "C3", "C2f", "C2fAttn", "C3x", "C3TR", "C3Ghost", "GhostBottleneck", ...
Tang 等人 [8] 提出改进的 YOLOv5 算法,在主干和颈部之间添加对合块并在主干网络末端引入卷积块注意模块(convolutionalblock attention module,CBAM),同时添加小目标检测头,提高对小目标的检测能力。 Zhu 等人 [9] 提出改进的飞桨 YOLO(paddle paddle YOLO,PP-YOLO)算法,在颈部网络添加额外的通路,加强不同层级的...
首先，将骨干网络中的C2f 模块替换为C2f_FasterNext 模块，增强有效特征复用的同时降低计算复杂度；其次，然后在骨干网络末端和颈部网络中引入坐标注意力机制（Coordinate Attention ，CA ），将位置信息嵌入到通道注意力中，强化特征提取能力，并抑制无关特征的干扰。在开源道路损害数据集RDD20（Road Damage Detection ...
注意力机制位置mAPFPS SE CSPDarknet53-stage1 0.45 45.2 CBAM CSPDarknet53-stage2 0.48 44.8 ECA PANet 0.50 44.5 … … … … 通过表格中的数据,你可以直观地看到不同注意力机制在不同位置对YOLOv8性能的影响。 五、结论 通过本文的探讨,我们了解了如何在YOLOv8中添加20多种注意力机制,并实验了它们在不...