YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析④，CA模块，ECA模块

最新推荐文章于 2024-05-09 15:31:20 发布
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分类专栏： 目标检测YOLO改进实战 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guorui_java/article/details/131199843
本文深入探讨了YOLOv5/v7中两种注意力机制——CA模块和ECA模块。CA模块利用空间坐标信息进行自适应特征调整，ECA模块则通过快速1D卷积提升通道间的关联性。实验表明，这两种模块能有效提高模型性能，尤其在目标检测任务中。

目录

大家好，我是哪吒。

🏆本文收录于，目标检测YOLO改进指南。

本专栏均为全网独家首发，内附代码，可直接使用，改进的方法均是2023年最近的模型、方法和注意力机制。每一篇都做了实验，并附有实验结果分析，模型对比。

在机器学习和自然语言处理领域，随着数据的不断增长和任务的复杂性提高，传统的模型在处理长序列或大型输入时面临一些困难。传统模型无法有效地区分每个输入的重要性，导致模型难以捕捉到与当前任务相关的关键信息。为了解决这个问题，注意力机制（Attention Mechanism）应运而生。

一、注意力机制介绍

1、什么是注意力机制？

注意力机制（Attention Mechanism）是一种在机器学习和自然语言处理领域中广泛应用的重要概念。它的出现解决了模型在处理长序列或大型输入时的困难，使得模型能够更加关注与当前任务相关的信息，从而提高模型的性能和效果。

本文将详细介绍注意力机制的原理、应用示例以及应用示例。

2、注意力机制的分类

类别 描述
全局注意力机制（Global Attention） 在计算注意力权重时，考虑输入序列中的所有位置或元素，适用
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yolov7添加CA(Coordinate attention)注意力机制
qq_53545309的博客
08-25 2332
【代码】yolov7添加CA(Coordinate attention)注意力机制。
yolov5、YOLOv7、YOLOv8改进：注意力机制CA
weixin_45303602的博客
08-13 2364
CA不仅考虑到空间和通道之间的关系，还考虑到长程依赖问题。通过实验发现，CA不仅可以实现精度提升，且参数量、计算量较少。
自学历程07-CA注意力机制
qq_56516066的博客
01-04 4033
CA注意力机制，通过将位置信息嵌入到通道注意力中，来增强移动网络的性能。
对YOLOv7添加CA注意力机制并对数据集进行检测
weixin_44932365的博客
07-24 1044
ps：这里是因为在yolov7的backbone中，输出的特征图为三个，这三个特征图的通道分别为：512，512，1024，所以我们只需要定义两个模块即可。当然如果读者感兴趣可以将CA添加在backbone或者其他地方试试看，也许会有不同的效果。这里的channel指的是输入通道数量，这里一定要注意和上一层网络的输出对应！训练次数2000轮，加入CA注意力机制后的mAP增长了3%，效果还算不错。（后面的没有粘上，读者自行对比），这样就可以训练了。这里建议大家使用B导的代码，注释非常全！
注意力机制SE、CBAM、ECA、CA的优缺点
weixin_44902604的博客
03-29 2万+
注意力机制模块可以帮助神经网络更好地处理序列数据和图像数据，从而提高模型的性能和精度。
手把手带你 YOLOv5/v7 添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）2024/2/5更新
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学Java，找哪吒
07-01 2918
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学Java，找哪吒
06-18 2980
注意力机制（Attention Mechanism）是一种在机器学习和自然语言处理领域中广泛应用的重要概念。它的出现解决了模型在处理长序列或大型输入时的困难，使得模型能够更加关注与当前任务相关的信息，从而提高模型的性能和效果。本文将详细介绍注意力机制的原理、应用示例以及应用示例。
YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析⑥，S2-MLPv2模块，NAM模块
学Java，找哪吒
06-21 2665
注意力机制（Attention Mechanism）是一种在机器学习和自然语言处理领域中广泛应用的重要概念。它的出现解决了模型在处理长序列或大型输入时的困难，使得模型能够更加关注与当前任务相关的信息，从而提高模型的性能和效果。本文将详细介绍注意力机制的原理、应用示例以及应用示例。
SEnet、CBAM、ECA注意力三大机制
weixin_45902056的博客
04-09 8167
# 下面是通道注意力机制即SEnet的代码，个人理解SEnet是在对每个channel进行加权操作，看那个channel重要，就给他权重大一点。 # 每个channel由于每个特征向量不一样因此提取的特征也就不一样即通道注意力机制注重的是特征的重要性（图片的点、线、明暗） # 因此通道注意力机制是对每个通道的长宽进行卷积，一开始对通道不进行改变 import torch import torch.nn as nn import math class se_block(nn.Module): de.
Yolov5 网络改进之增加SE、CBAM、CA、ECA等注意力机制
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
04-30 1万+
本文以Yolov5 6.0版本为例，讲解如何添加SE、CA、ECA、CBAM等即插即用的小模块，可同时适配其他网络结构。在这之前需要明白yolov5文件夹的三个小点： models\common.py，Yolov5网络的所有模块都在该文件内实现，我们的改进也在该文件中进行。 models\yolo.py，parse_model方法是对网络结构进行整体搭建，同时起到注册common.py中各类模块的作用。 models\yolov5m.yaml(以m结构为例)，网络的配置文件，models\yolo.p
YOLOv7改进注意力机制系列：最新结合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力机制(适用于YOLOv5)，CVPR 2021 顶会助力分类检测涨点！
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
11-06 2万+
在本文中，将YOLO系列模型结合一种新的移动网络注意机制，将位置信息嵌入到通道注意中，称之为“坐标注意力”。与通过 2D 全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意不同，坐标注意将通道注意分解为两个 1D 特征编码过程，分别沿两个空间方向聚合特征。
YOLOv5-6.1添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）消融实验结果对比
zhouzongzong的博客
07-09 6433
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改进YOLOv7系列：引入了SimAM注意力机制
带你成为别人眼中的大佬！
06-04 1236
YOLOv7是YOLO目标检测框架的最新版本，它已经证明了其在检测精度和速度方面的优势。针对这一问题，我们提出了一种改进的YOLOv7版本，即SimAM-YOLOv7。SimAM-YOLOv7中加入了一种基于Self-Attention和Contextual Attention特征学习模型的注意力机制——SimAM，以增强模型的感知能力和自适应性，从而提高检测精度。我们在COCO数据集上对SimAM-YOLOv7进行了实验，结果表明，相比于YOLOv7，在目标检测精度和速度方面都有了显著提高。
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03-21 2万+
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深度学习 计算机视觉中的注意力机制
Fantastic
11-02 1993
计算机视觉中的注意力机制前言self attention空间域注意力（spatial transformer network, STN）通道注意力（Channel Attention, CA）SE-NetECA-NetNon-Local位置注意力（position-wise attention）卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM） 前言 本篇博客主要介绍计算机视觉中的注意力机制，在之前写过一篇transformer的博客：深度学习 Trans
YOLOV5中加入ECA注意力机制，助力涨点!
weixin_57058018的博客
05-09 580
然后再回到yolo.py文件，加入改好的yaml文件，并运行，出现如下界面即表示ECA模块已经添加成功了。我们找到models文件夹中的common.py文件，在文件中加入如下模块。接着我们找到yolov5.yaml文件，加入ECA模块，具体如下。现在ECA模块已经添加进去了，添加过程中有问题可以在评论区交流。然后我们找到models文件夹中的yolo.py文件，找到。parse_model函数的如下地方，添加ECA模块。
【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：高效通道注意力机制ECA与C3模块融合为新的C3ECA结构，加强模型对有效特征的提取能力，高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）
弗兰-随风小欢的博客
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【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：高效通道注意力机制ECA与C3模块融合为新的C3ECA结构，加强模型对有效特征的提取能力，高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）
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小哥谈
12-03 3312
本文给大家介绍一种轻量化部署改进方式，即在主干网络中添加ECA注意力机制和更换主干网络之ShuffleNetV2。🌈
yolov5添加ECA注意力机制
最新发布
03-22
### 如何在 YOLOv5 中集成 ECA 注意力机制 #### 修改 `common.py` 文件 为了在 YOLOv5 中集成 ECA 注意力机制，首先需要修改 `common.py` 文件。此文件包含了模型中的各种模块定义。可以通过新增一个名为 `ECAAttention` 的类来实现该功能。 以下是 `ECAAttention` 类的 Python 实现： ```python import torch.nn as nn from math import log class ECAAttention(nn.Module): """Constructs a ECA Attention module.""" def __init__(self, channel=512, gamma=2, b=1): super(ECAAttention, self).__init__() t = int(abs(log(channel, 2) + b) / gamma) k_size = t if t % 2 else t + 1 self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) ``` 上述代码实现了 ECA 注意力机制的核心逻辑[^4]。将其添加到 `common.py` 文件中，并确保其他部分不受影响。 --- #### 修改 `yolo.py` 文件 接下来，在 `yolo.py` 文件中指定使用的配置文件路径。通过命令行参数传递自定义 YAML 配置文件的位置，从而加载带有 ECA 注意力机制的新架构。 具体操作如下所示： ```python parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/eca_yolov5.yaml', help='model.yaml path') ``` 这里假设已经创建了一个新的 YAML 文件用于描述带 ECA 注意力机制的网络结构。 --- #### 创建自定义的 YAML 文件 最后一步是构建一个新的 YAML 文件（例如命名为 `eca_yolov5.yaml`），其中应调整 backbone 和 neck 层次结构以引入 ECA 模块。下面是一个简单的例子展示如何替换某些卷积层为具有 ECA 功能的版本： ```yaml # models/eca_yolov5.yaml nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel width multiple backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Conv, [64, 3]], # conv1_1 [-1, 1, ECAAttention], # eca_attention_1 ... ] head: ... ``` 注意：以上仅作为模板示意；实际应用时需依据需求进一步完善细节设置。 --- #### 验证注意力机制是否成功加入 完成前述更改之后，可通过训练过程观察损失曲线变化情况以及最终测试精度提升幅度等方式验证 ECA 是否被正确嵌入至整个框架之中。如果一切正常，则说明已成功集成了 ECA 注意力机制。 ---
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