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. 添加注意力机制到YOLOv8 1.1 定义CBAM(Convolutional Block Attention Module) 首先,在models/attention.py中定义CBAM: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassBasicConv(nn.Module):def__init__(self,in_planes,out_planes,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,relu=Tr...
4.1自研CPMS注意力 YOLOv8独家原创改进:原创自研 | 创新自研CPMS注意力,多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM-CSDN博客 自研CPMS,多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM 4.2 对应yaml # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # YOLOv8 object detection ...
五、 yolov5训练步骤 此代码的训练步骤极其简单,不需要修改代码,直接通过cmd就可以命令运行,命令都已写好,直接复制即可,命令如下图 下面这条命令是 训练 添加 CBAM 注意力机制的命令,复制下来,直接就可以运行,看到训练效果。 python ./train.py --epochs 500 --cfg models/yolov5s-CBAM-2.yaml --hyp data/...
YOLOv8模型训练和部署 YOLOv8 是 Ultralytics 开发的 YOLO(You Only Look Once)物体检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的SOTA模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GP...
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) ...
为评估将GFPN结构与EMA注意力机制相结合的有效性,作者在GFPN结构的同一位置引入了三个广泛使用的注意力模块——CBAM(45),CA(6),和SE(7)。这一设置使得在作者的实验中能够直接进行比较,详细内容请参见表2。实验结果表明,使用GFPN-EMA组合进行训练在0.5mAP值上始终优于使用CBAM、CA和SE的GFPN配置。具体来说,...
因为CBAM是一个轻量级的通用模块,所以它可以无缝地集成到任何CNN架构中,具有可以忽略不计的开销,并且可以与基本的CNN一起进行端到端训练。我们通过对ImageNet-1K分类数据集、MSCOCO和VOC2007检测数据集的广泛实验验证了我们的CBAM。我们的实验表明,对不同模型的分类和检测性能的一致改进,证明了CBAM的广泛适用性。
实现方式:在YOLOv8的主干网络中插入CBAM(Convolutional Block Attention Module)或其他先进的注意力机制模块,如ECA(Efficient Channel Attention)等。 示例代码: python class CBAM(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction_ratio=16): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = Channe...