改进YOLOv3：在C模块中添加注意力机制详解及源代码

最新推荐文章于 2024-12-03 19:35:20 发布
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文章标签： YOLO c语言 深度学习 计算机视觉
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本文介绍了如何在YOLOv3的C模块中通过添加注意力机制来提升目标检测的准确性。注意力机制模拟人脑视觉系统，使网络更聚焦关键目标。文中详细阐述了改进后的YOLOv3网络结构，提供了关键代码示例，展示如何实现注意力机制的前向传播和反向传播，以增强小目标检测的精确度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

引言：
YOLOv3（You Only Look Once v3）是一种目标检测算法，它具有高效的实时性能和较高的准确率。然而，在某些场景下，YOLOv3可能存在对小目标的检测不够精确的问题。为了进一步提升YOLOv3的性能，我们可以引入注意力机制，来增强对重要目标的关注。本文将详细介绍如何在YOLOv3的C模块中添加注意力机制，并提供相应的源代码。

一、注意力机制简介
注意力机制是一种模仿人类视觉系统的方法，它模拟人脑的注意力机制，通过对图像的不同区域分配不同的注意力权重，从而提高对关键目标的关注程度。在目标检测任务中，注意力机制可以帮助模型更好地聚焦于重要的目标区域，提高检测的准确性。

二、改进YOLOv3的C模块
在YOLOv3的C模块中添加注意力机制，我们需要对网络架构进行相应的修改。下面是改进后的YOLOv3网络结构示意图：

# 注意力机制的改进YOLOv3网络结构示意图
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改进YOLOv3中的ELAN模块和ELAN-H模块，引入注意力机制
IbcVue的博客
09-19 492
在ELAN模块中，首先通过残差块提取特征，然后将特征输入到注意力机制中，得到调整后的特征图。在ELAN-H模块中，首先通过卷积层提取特征，然后将特征输入到注意力机制中，得到调整后的特征图。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。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。通过在YOLOv3的ELAN模块和ELAN-H模块中引入注意力机制，我们可以增强模型对不同尺度特征的关注能力，并提升目标检测的准确性。
改进YOLOv3：在C模块中引入注意力机制
YjmnDatabase的博客
09-22 165
在本文中，我们将讨论如何改进YOLOv3算法，通过在C模块中引入注意力机制来提高检测性能。在改进的YOLOv3中，我们对C模块进行了修改，以引入注意力机制。注意力模块的输出与C模块的输出相乘，以增强C模块的表示能力。在我们的改进中，我们使用注意力机制来增强YOLOv3的感受野，使其能够更好地捕捉目标的上下文信息。通过在C模块中引入注意力机制，我们改进了YOLOv3算法，使其能够更好地捕捉目标的上下文信息。函数中，我们按照改进的结构连接了多个C模块，并最终将输出传递给自定义的输出层。
yolov3注意力机制
qq_37602161的博客
10-06 2315
【从零开始学习YOLOv3】7. 教你在目标检测中添加Attention机制 pprp
改进YOLOv3：在C模块中添加注意力机制
IdfdFsharp的博客
09-17 201
然而，为了进一步提升YOLOv3的性能，可以考虑在其C模块中添加注意力机制，以提高模型对重要目标的关注度。假设输入特征图的大小为(N, C, H, W)，其中N表示批量大小，C表示通道数，H和W分别表示高度和宽度。这个权重向量的大小为(N, C)，其中N表示批量大小，C表示通道数。通过在YOLOv3中引入注意力机制，模型可以更加聚焦于重要的目标区域，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。注意力机制是一种模仿人类视觉系统的方法，它通过对输入数据的不同部分赋予不同的权重，从而使模型能够关注到更重要的信息。
改进YOLOv3：基于独立自注意力层的纯注意力FPN+PAN结构
IpyVariable的博客
09-22 351
在我们的算法中，我们将独立自注意力层应用于FPN和PAN的特征传递过程中，以捕捉更丰富的上下文信息和目标之间的关系。因此，我们提出了一种改进的YOLOv3算法，结合了独立自注意力层的纯注意力FPN+PAN结构，以提高目标检测的性能。摘要：本文提出了一种改进的YOLOv3目标检测算法，该算法使用了基于独立自注意力层的纯注意力FPN+PAN结构。通过引入独立自注意力层和纯注意力FPN+PAN结构，我们的算法能够更好地捕捉目标之间的空间关系和上下文信息，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。2.1 独立自注意力层。
改进YOLO系列：改进YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制，并实验不同位置。
qq_44224801的博客
04-10 7万+
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列（seq2seq）模型中得到广泛应用，后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。注意力机制的基本思想是为输入数据的每个部分分配一个权重，这个权重表示该部分对于当前任务的重要程度。
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
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Snu77的博客
12-30 15万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv8改进 | 如何在网络结构中添加注意力机制、C2f、卷积、Neck、检测头
Snu77的博客
11-16 2万+
本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C2f一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv8模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型结构中去。YOLOv8改进有效涨点专栏->持续复现各种最新机制本文的讲解举例都以最新的YOLOv8。
YOLOv11原创改进专栏｜注意力机制篇｜CBAM注意力机制手把手添加教程
mywhyyds的博客
12-03 4292
个人简介：大家好！我是CBAM模块，中文名是“卷积块注意模块”。别看我名字很长，其实我就是个“智能关注器”，能帮计算机更好地看懂图像。我有两个绝技：一个叫“通道注意力”，能帮助模型选出哪些特征更重要，就像从一堆声音中挑出最悦耳的旋律；另一个叫“空间注意力”，负责搞清楚图像的哪些区域是关键，就像在茫茫人海中锁定目标人物的脸。这样一来，在图像识别和理解的过程中，我能让电脑专注于“精华”，不浪费时间在“没用的细节”上。总之，我的使命是：帮助模型像人类一样，聪明地将注意力放在重要的信息上！
YOLOv3: 使用注意力机制的目标检测算法
IpyVariable的博客
09-13 339
我们通过在YOLOv3的特征提取层中添加注意力模块，使模型能够更好地关注重要的目标信息。在目标检测任务中，注意力机制可以帮助模型更好地理解图像中的目标，并将更多的注意力放在关键区域上，从而提高检测性能。首先，让我们定义一个注意力模块的类（AttentionModule），该模块将被插入到YOLOv3的特征提取层中。因此，在应用注意力机制时，我们建议进行适当的实验和调整，以获得最佳的性能改进。通过将注意力模块添加到YOLOv3的特征提取层中，我们可以使模型更加关注目标，并提高检测性能。
YOLOv5算法改进（11）— 在C3模块中添加注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
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10-18 1568
本文就给大家讲解如何在YOLOv5算法C3模块中添加注意力机制，希望大家学习之后能够有所收获！🌈
yolo如何降低loss_为什么 YOLOv3 用了 Focal Loss 后 mAP 反而掉了？
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12-31 2027
我发现一个点没见有人提到，欢迎讨论~先说结论：我认为没有提升可能是因为，ignore的阈值设置过高，导致负例样本中出现label noise首先，我是将focal loss用在objectness的损失上，判断有或没有，一个二分类问题。YOLOv3在处理这个二分类问题时，样本(所有anchor框)有3种状态：被标为正例，被标为负例，ignore。是否ignore是由一个阈值控制，论文中设为0.5，...
动态卷积：C3 模块的注意力革命
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思想很简单，将标注的yolo数据转下格式，转为[类别，xmin，ymin，xmax，ymax] 转换valid后的信息，两个信息进行对比 完事 具体的，在终端执行： ./darknet detector valid cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg backup/yolo-voc_final.weights tip:在后面加入-thresh 0.25可以设置显示置信度的大小 在result文件夹下会生成以类别命名的txt文档，如下，在这里我一共就三个类别：smok.
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来自法国 Capgemini Invent 公司的高级数据科学家 Ahmed BESBES 三个月前参加了一个其公司内部的比赛：使用机器学习方法帮助海洋科学家更好的识别鲸鱼，根据鲸尾页突...
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf 源代码：https://gitlab.com/irafm-ai/poly-yolo tf keras的： torch版，19年的： https://github.com/baristahell/poly-YOLOv3 YOLOv3改进版来了！与YOLOv3相比，Poly-YOLO的训练参数只有其60％，但mAP却提高了40％！并提出更轻量的Poly-YOLO Lite。 目标检测是一个过程，其中包含感兴趣..
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01-16
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