Yolov7改进--添加注意力机制

最新推荐文章于 2024-08-14 00:28:52 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-14 00:28:52 发布 · 2.2k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#YOLO #深度学习 #人工智能

本文介绍了如何在YOLOV7模型中添加注意力机制，包括修改配置文件、理解基础概念（如通道数、卷积核大小和步长）以及参考GitHub上的代码实现。详细步骤涉及对C7_1、C7_2层的改造以增强模型性能。

改进参考魔鬼导师：YOLOV7改进-添加注意力机制_哔哩哔哩_bilibili

视频教程：YOLOV7改进-添加注意力机制_哔哩哔哩_bilibili

GitHub改进项目地址：其中的cv_attentionGitHub - z1069614715/objectdetection_script: 一些关于目标检测的脚本的改进思路代码，详细请看readme.md

学习内容：

问：

涉及：

一些基本概念：通道数，卷积核大小，卷积步长：

一些基本概念_To-的博客-优快云博客  中进行解释

 根据视频--添加注意力机制的步骤：

最低0.47元/天 解锁文章
To-
关注
Yolov5/Yolov7改进---注意力机制：ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
06-25 2511
本文介绍了四种注意力机制，分别是：ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE，并最终引入到Yolov5。同时在数据集下测试，均能涨点，涨点幅度为ShuffleAttention＞ECA＞EffectiveSE＞SE
yolov7添加 SE 注意力机制
qq_53545309的博客
08-25 680
5，在common.py中添加 SPPCSPC_ATT。2，在common.py中添加。3，打开yolo.py。在yolo.py中添加。
改进YOLOv7系列：引入SimAM注意力机制
带你成为别人眼中的大佬！
06-03 3354
SimAM（Simple Attention Mechanism）是一种简单的注意力机制，它可以有效提升模型性能。SimAM的设计思路源于SENet，但不同于SENet的复杂结构，SimAM只使用了一个全局池化层和几个全连接层。具体来说，我们在YOLOv7的倒数第二个卷积层后面加上一个全局池化层，将卷积层的输出向量变为标量。其中，目标检测是一个重要的应用场景。YOLOv7是一个效果很好的目标检测模型，在许多任务和数据集上的表现都很优秀。总之，在目标检测任务中，注意力机制是一种非常有效的方法。
yolov7+SE注意力机制（个人备忘录）
cyh20182808的博客
04-12 6147
在n = max(round(n * gd),1) if n＞1 else n这段最后加上Conv_ATT, SPPCSPC_ATT记得加逗号。在cfg文件夹的training文件夹下，复制yolov7.yaml到新建的yolov7att.yaml文件中。对models文件夹下的common.py文件进行修改，在前面导入SE。复制代码前40行，在models文件夹下新建SE.py文件，粘贴进去。那么下两张图相互对应，六个卷积，然后concat，然后一个卷积。然后找到SPPCSPC类。
YOLOV7改进-添加注意力机制
m0_46700884的博客
07-05 5266
注意力机制一般加在backbone或者是PAN层。，配合yolov7.yaml的文件来结合看！1、在github主页中找到SE.py注意力模块。
b站B导的yoloV7版本添加注意力机制
weixin_46848251的博客
02-21 8767
yolov7增加注意力机制（b导版本）
《YOLOv5改进 - 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换损失函数之GIoU》完整代码
02-02
综上所述，本项目通过引入CA注意力机制增强了YOLOv5的特征提取能力，新增的预测层提升了模型的预测性能，而GIoU损失函数则优化了模型的训练过程和检测效果。这些改进都是为了在目标检测任务中实现更高的精度和效率。...
yolov7改进--添加CBAM模块（注意力机制）
u012661539的博客
06-06 4080
【代码】改进yolov7--添加CBAM模块（注意力机制）
YOLOv5改进---添加注意力机制之CA
linkaisi的博客
02-02 3067
在轻量级网络上的研究表明，通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升，但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。因此，新加坡国立大学的Qibin Hou等人提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制，该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中，称为coordinate attention（简称CoordAttention，下文也称CA），该论文已被CVPR2021收录。
YOLOv5改进---添加注意力机制之SE
linkaisi的博客
02-01 5488
这是。
YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
热门推荐
qq_43114108的博客
07-27 3万+
YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
yolov7添加注意力机制
毕竟是Shy哥
09-07 2037
yolov7结构图方法：直接在common里改，在相关的后面加上就行。
改进YOLOv5、YOLOv8系列：14.添加S2-MLPv2注意力机制
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
08-24 8815
目标检测科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
YOLOv7系列增强：为YOLOv7引入CBAM注意力机制
QvisCs的博客
09-18 1100
为了在YOLOv7中进一步提升性能，我们决定引入CBAM（Convolutional Block Attention Module，卷积块注意力模块）注意力机制。最后，输出层负责预测目标的边界框和类别。CBAM注意力机制通过通道注意力和空间注意力有针对性地调整特征图，帮助模型更好地理解图像内容。CBAM注意力机制结合了通道注意力和空间注意力两种机制，能够帮助模型更好地理解图像中的特征，并提升准确性和鲁棒性。接下来，我们将详细介绍如何将CBAM注意力机制集成到YOLOv7中，并提供相应的源代码实现。
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.1]添加SE注意力机制
m0_70388905的博客
06-20 1万+
前 沿：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：加入SE通道注意力机制，可以让网络更加关注待检测目标，提高检测效果添加方法：第一步：确定添加的位置，作为即插即用的注意力模块，可以添加到YOLOv5网络中的任何地方。...
改进YOLOv7系列：引入SimAM注意力机制（计算机视觉）
IpyVariable的博客
09-23 758
具体而言，对于每个特征图，我们计算其与其他特征图之间的相似性得分，并将相似性得分作为权重应用于特征图上的像素。这样，相似性得分高的特征图将获得更高的权重，从而增强其对目标的关注程度。在前向传播过程中，SimAM模块计算特征图之间的相似性得分，并通过相似性得分调整特征图的权重。然而，为了进一步提高YOLOv7的性能，我们可以引入一种新的注意力机制，称为SimAM（相似性自适应模块）。通过引入SimAM注意力机制，我们可以改进YOLOv7系列算法，使其在目标检测任务中获得更好的性能。
YOLOV7 添加 CBAM 注意力机制
weixin_41258131的博客
08-31 1036
CBAM 注意力机制
【纯干货级教程】YOLOv7如何添加注意力机制？
最新发布
2401_84870184的博客
08-14 2778
注意力机制（Attention Mechanism）是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的方法，它用于模仿人类大脑如何聚焦于特定信息并忽略其他不相关信息。本文以YOLOv7为示例介绍如何添加注意力机制。
改进YOLOv7系列：为YOLOv7添加CBAM注意力机制
IbcVue的博客
09-19 1200
近年来，计算机视觉领域取得了长足的发展，其中物体检测一直是研究的重点。CBAM注意力机制是一种轻量级的注意力模块，可以自适应地调整网络的响应区域，从而提升特征表示的质量。通道注意力模块用于自适应地调整输入特征图的通道权重，而空间注意力模块则用于自适应地调整输入特征图的空间权重。总结起来，我们为YOLOv7添加了CBAM注意力机制，用于自适应地调整网络的响应区域，从而提升目标检测的性能。首先，在YOLOv7的网络结构中，我们需要在每个残差块（Residual Block）之后添加CBAM注意力模块。
YOLOV5改进-添加注意力机制senet
09-13
关于YOLOv5的改进，你提到了添加注意力机制SENet。SENet（Squeeze-and-Excitation Network）是一种用于增强卷积神经网络性能的注意力机制。它通过学习通道间的依赖关系，来自适应地调整不同通道的特征响应。 在...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值