YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

最新推荐文章于 2025-04-08 20:28:09 发布
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文章标签： YOLO 计算机视觉 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UksApps/article/details/133119558
本文介绍了如何在YOLOv5的C3块中添加EMA注意力机制，以增强模型的特征表示能力和计算机视觉性能。通过自适应平均池化、卷积和Sigmoid激活，生成的注意力权重与C3块输出相乘，提高了目标检测、图像分类和语义分割等任务的准确性。

计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。为了进一步提升YOLOv5的性能，我们在C3块的不同位置添加了EMA（Exponential Moving Average）注意力机制。

EMA注意力机制是一种用于提升模型的感知能力和特征表达能力的技术。在YOLOv5中，我们将EMA注意力机制嵌入到C3块中，以增强这一块的特征表示能力。

下面是我们改进的YOLOv5的代码示例（使用Python和PyTorch实现）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class EMAAttention(nn
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YOLOv5改进：引入EMA注意力机制优化计算机视觉
GzvDart的博客
09-17 1639
注意力机制在计算机视觉领域起着关键作用，可以帮助模型集中注意力于重要的图像区域。EMA注意力机制是一种基于指数移动平均的方法，用于计算每个位置的注意力权重。YOLOv5是一种流行的目标检测算法，但它仍然有改进的空间。本文将介绍一种改进的版本，通过引入EMA（指数移动平均）注意力机制，提高YOLOv5的性能。通过引入EMA注意力机制，我们改进了YOLOv5的性能。该注意力机制可以帮助模型更好地聚焦于关键区域，提高目标检测的准确性和鲁棒性。模块，它包含一个自适应平均池化层和两个全连接层，用于计算注意力权重。
YOLOV5改进：CVPR 2023 | 在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点
AIcurator的博客
06-27 1755
显著的渠道或空间有效性注意力产生机制更加可辨特征表示用各种计算机进行了说明视觉任务。然而，跨通道建模关系与通道降维可能在提取深度视觉表征时带来副作用。本文提出了一种新的高效多尺度注意力(EMA)方法。模块提出。专注于保留信息每个通道上，并减少计算在上方，我们将部分通道重塑为批处理尺寸并将通道尺寸分组为多个子特征构成空间语义特性在每个特性组中分布良好。具体来说，除了将全局信息编码到重新校准每个平行通道的权重支路，两个并联支路的输出特征为的跨维度交互进一步聚合捕获像素级成对关系。
（超详细）8-YOLOV5改进-添加EMA意力机制
qq_44421796的博客
01-21 1167
【代码】（超详细）8-YOLOV5改进-添加EMA意力机制。
YOLOv8改进:添加EMA注意力机制
ShawN1022的博客
09-13 1万+
用YOLOv5x作为骨干CNN在VisDrone数据集上进行目标检测，其中CA, CBAM和EMA注意力分别集成到检测器中。从表2的结果可以看出，CA, CBAM和EMA都可以提高目标检测的基线性能。/EMA.py文件中新建一个名为EMA.py文件，将下述代码复制到EMA.py文件中并保存。本文提出了一种新的跨空间学习方法，并设计了一个多尺度并行子网络来建立短和长依赖关系。EMA的位置可以改变，看个人的数据集效果，改注意编号的变化。运行的时候看框架可以看到EMA说明添加成功。录用：ICASSP2023。
EMA注意力机制
最新发布
pinglejun的博客
04-08 3812
EMA注意力机制
YOLOV8改进：CVPR 2023 | 在C2f模块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点
AIcurator的博客
06-27 8019
显著的渠道或空间有效性注意力产生机制更加可辨特征表示用各种计算机进行了说明视觉任务。然而，跨通道建模关系与通道降维可能在提取深度视觉表征时带来副作用。本文提出了一种新的高效多尺度注意力(EMA)方法。模块提出。专注于保留信息每个通道上，并减少计算在上方，我们将部分通道重塑为批处理尺寸并将通道尺寸分组为多个子特征构成空间语义特性在每个特性组中分布良好。具体来说，除了将全局信息编码到重新校准每个平行通道的权重支路，两个并联支路的输出特征为的跨维度交互进一步聚合捕获像素级成对关系。
YOLOV8改进：在C2f模块不同位置添加GAM注意力机制，有效涨点!
AIcurator的博客
07-20 3032
1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加GAM，经过测试，有效涨点。人们研究了多种注意机制来提高其表现各种计算机视觉任务。然而，先前的方法忽略了保留信息的意义在于渠道和空间两个方面加强跨维度互动。
EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块
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AI浩
06-23 2万+
在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在产生更清晰的特征表示方面的显著有效性得到了证明。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重外，还通过跨维度交互进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级成对关系。
YOLOv5改进系列（16）——添加EMA注意力机制（ICASSP2023|实测涨点）
路人贾的博客
07-28 8262
ICASSP2023，yolov5添加EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力，超越CA，实测涨点！
YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.71】注意力机制Expectation-Maximization Attention（EMA模块）
m0_70388905的博客
06-24 2607
新颖有效的注意力机制EMA
YOLOV7改进：CVPR 2023 | 在C5模块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点
AIcurator的博客
06-27 2394
显著的渠道或空间有效性注意力产生机制更加可辨特征表示用各种计算机进行了说明视觉任务。然而，跨通道建模关系与通道降维可能在提取深度视觉表征时带来副作用。本文提出了一种新的高效多尺度注意力(EMA)方法。模块提出。专注于保留信息每个通道上，并减少计算在上方，我们将部分通道重塑为批处理尺寸并将通道尺寸分组为多个子特征构成空间语义特性在每个特性组中分布良好。具体来说，除了将全局信息编码到重新校准每个平行通道的权重支路，两个并联支路的输出特征为的跨维度交互进一步聚合捕获像素级成对关系。
Yolov5 中添加注意力机制 CBAM
ruotianxia的博客
09-03 5545
从上图中可以看到，前面的卷积神经网络提前特征后，分别进行两个通道注意力计算，两个通道可以并行也可以串行，但是原作者在实验中发现，串行且channel在spatial之前，性能会更好。CBAM将这两个注意力模块嵌入到CNN的卷积层之间，以增强网络对重要特征的关注度。在common.py的尾部添加如下代码，即Channel Attention 模块、Spatial Attention模块、CBAMC3模块。如果运行之后的网络输出中，出现CBAMC3，则说明添加成功，下面就是等待训练的结果。
yolov5添加注意力机制（CBAM）
kay_545
10-03 1万+
引入CBAM后，YOLOv5在基础骨干网的每个残差单元的最后添加了CBAM模块，并在中间层的SPP（Spatial Pyramid Pooling）层后也添加了CBAM模块。总之，通过引入CBAM注意力机制，YOLOv5改进了网络的基础骨干网、中间层和检测头，使得模型能够更好地捕捉特征之间的依赖关系，提高特征表示能力和检测精度。通过结合通道注意力和空间注意力，CBAM注意力机制能够自适应地调整不同通道和空间位置的重要性，从而提升模型对图像特征的表达能力。，将CBAM添加到我们想添加的位置。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入EMA注意力机制
浪子L的博客
10-07 6986
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入EMA注意力机制
Yolov8有效涨点，添加多种注意力机制，修改损失函数提高目标检测准确率
kay_545
03-05 3347
Ultralytics 推出了最新版本的 YOLO 模型。注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一。本次将介绍几种常见的注意力机制，这些注意力机制在大多数的数据集上均能有效的提升目标检测的精度/召回率/准确率。
【目标检测实验系列】EMA高效注意力机制，融合多尺度特征，助力YOLOv5检测模型涨点(文内附源码)
弗兰-随风小欢的博客
07-23 4114
本篇博客主要介绍了高效多尺度注意力机制EMA，融合多尺度特征信息，助力YOLOv5模型涨点。另外，在修改过程中，要是有任何问题，评论区交流；
YOLOv8改进：在C2f模块中引入EMA注意力机制，提升计算机视觉性能
IpyVariable的博客
09-22 3298
在这篇文章中，我们介绍了一种改进的目标检测算法，即YOLOv8，通过在C2f模块中引入EMA（Exponential Moving Average）注意力机制，有效提升了算法的性能。通过加权特征图，我们能够更好地融合不同层级的特征信息，从而提升了目标检测的性能。在模块的forward方法中，我们首先对输入特征图进行卷积操作，然后将得到的特征图与EMA参数进行乘法运算，从而得到加权后的特征图。通过引入EMA注意力机制，我们的改进在C2f模块中有效地提取了重要的特征信息，进一步提升了目标检测算法的性能。
YOLOv5算法进阶改进（11）— 添加EMA注意力机制 | 基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块
小哥谈
01-02 2689
EMA（Exponential Moving Average）注意力机制是一种用于增强模型性能的注意力机制，它通过对模型的特征图进行加权平均来提取更有用的特征信息。具体来说，EMA注意力机制通过引入一个权重因子来调整特征图中每个位置的重要性，从而使模型能够更好地关注重要的特征。🌈
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