改进YOLOv3中的ELAN模块和ELAN-H模块，引入注意力机制

最新推荐文章于 2025-06-02 23:54:05 发布

IbcVue

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文章标签： YOLO 计算机视觉

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本文探讨了如何通过引入注意力机制提升YOLOv3目标检测算法的性能。在ELAN和ELAN-H模块中应用SENet结构的注意力机制，以增强对不同尺度特征的关注，提高目标位置的精确性，从而提升整体的检测准确性。

YOLOv3是一种广泛应用于目标检测的深度学习算法，它通过将目标检测任务转化为单次前向传播的多尺度预测问题，具有高速和精确的特点。为了进一步提升YOLOv3的性能，我们将在其ELAN模块和ELAN-H模块中引入注意力机制。

ELAN模块是YOLOv3中用于提取特征的模块之一，它包含多个残差块和特征金字塔网络。我们将在ELAN模块中添加注意力机制，以增强模型对不同尺度特征的关注能力。具体而言，我们使用SENet (Squeeze-and-Excitation Network)结构作为注意力机制的基本单元。该结构包含一个全局平均池化层、一个全连接层和一个sigmoid激活函数。全局平均池化层用于对每个通道的特征图进行平均池化，全连接层用于学习通道间的权重，sigmoid激活函数则用于生成注意力权重。将注意力权重乘以原始特征图，即可得到经过注意力机制调整后的特征图。

ELAN-H模块是YOLOv3中的另一个关键模块，用于预测目标的位置和类别。我们同样在ELAN-H模块中引入注意力机制，以提升目标位置的精确性。具体而言，我们将注意力机制应用于ELAN-H模块中的卷积层，以动态调整不同位置的特征响应权重。这样可以使模型更加关注目标所在区域的特征，并提高目标检测的准确性。

下面是改进后的YOLOv3中ELAN模块和ELAN-H模块的详细结构图：

        [YOLOv3网络结构图]
                    |
          ----------------------
          |                    |
      [ELAN模块]         [ELAN-H模块]
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