YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析⑥，S2-MLPv2模块，NAM模块

YOLOv5/v7改进：S2-MLPv2与NAM模块详解
最新推荐文章于 2025-04-27 19:36:07 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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本文深入分析了YOLOv5/v7中添加的两种注意力机制——S2-MLPv2模块和NAM模块。S2-MLPv2通过扩展通道和空间位移操作提升性能，NAMAttention则基于自注意力机制，允许任意位置对所有位置关注。实验表明，这些模块在目标检测任务中表现出色。

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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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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相比于现有的 MLP 的结构，S2-MLP 的一个重要优势是仅仅使用通道方向的全连接（1×11 \times 11×1卷积）是可以作为 Backbone 的，期待该团队后续的进展。S2-MLPv2 其实是通过 Spatial-shift 和 Split Attention 代替原有的N×NN \times NN×N卷积，本质上并没有延续 MLP-Mixer 架构中长距离依赖的思想。S2-MLPv2 中也并没有长距离依赖的使用。
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04-12
该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。 来自EfficientDet数据（批量大小为8）。 2021年1月5日： ：nn.SiLU（）激活，记录， 集成。 2020年8月13日： ：nn.Hardswish（）激活，数据自动下载，本机AMP。 2020年7月23日： ：改进了模型定义，培训和mAP。 2020年6月22日： 更新：新机头，减少了参数，提高了速度，并提高了mAP 。 2020年6月19日： 作为
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具体来说，我们采用了SE-Net的思路，在每个卷积层后加入一个全局自注意力模块，以便网络自动调整各个特征通道的权重。基于这些问题，我们提出了ACmix结构的改进方案，引入了自注意力机制和卷积集成，以提升目标检测的效果。具体来说，我们在每个卷积层的前面增加了一个空洞卷积（Dilated Convolution），增大了感受野，提高了检测的效果。综上所述，我们在YOLOv5目标检测框架中引入了ACmix结构，并加入了自注意力机制及卷积集成，同时采用了新的loss函数和数据增强策略，以提高模型的精度和鲁棒性。
改进YOLO系列：添加S2-MLPv2注意力机制
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08-02 315
S2-MLPv2是在S2-MLP（Sparse-to-Dense Multi-Level Perceptron）模型基础上进行改进的注意力机制。它通过使用多层感知机（MLP）来计算注意力权重，以捕捉输入序列或特征图中的重要信息。相比于传统的注意力机制，S2-MLPv2在计算注意力权重时引入了非线性变换，从而提高了模型的表达能力。S2-MLPv2注意力机制是一种有效的增强网络特征表达能力的注意力机制。它通过多层感知机、非线性变换和空间位移操作等组件的组合，提高了模型对输入数据中重要信息的捕捉能力。
yolov5细胞检测NAM注意力机制
最新发布
05-11
<think>嗯，用户的问题是关于在YOLOv5中实现细胞检测并结合NAM注意力机制的解决方案或代码示例。我需要先理解这两个部分：YOLOv5的细胞检测和NAM注意力机制的应用。 首先，YOLOv5本身是一个目标检测模型，用户可能已经熟悉其基础用法，现在想要提升检测精度，尤其是在细胞这种小目标上。注意力机制如NAM可以帮助模型关注更重要的特征，可能对细胞检测有帮助。 接下来，我需要确认如何在YOLOv5中添加NAM模块。YOLOv5的模型结构主要在common.py中定义，所以添加新的模块需要在这里修改。NAM的结构通常是结合通道注意力和空间注意力，可能需要在卷积层后插入NAM模块。 然后，代码示例部分需要具体。比如，在common.py中定义NAM类，然后在yolov5s.yaml中修改模型结构，将NAM添加到合适的位置，比如在Backbone的某些层之后。同时，用户可能需要知道如何注册这个模块，确保YOLOv5能够识别并加载它。 此外，还需要考虑数据准备的问题，用户可能已经有自己的细胞数据集，但需要确认数据格式是否符合YOLOv5的要求，比如YOLO格式的标注文件。如果用户没有现成的数据，可能需要指导他们进行数据标注和预处理。 性能优化也是一个点，比如调整注意力模块的位置，或者结合其他优化策略，比如数据增强、学习率调整等。可能需要提到这些方面，但用户当前的问题主要集中在实现方法上，所以代码示例和结构修改是重点。 还需要注意引用用户提供的参考内容，虽然里面的内容是关于Siamese网络和热摄像头的，可能与当前问题关联不大，但按照系统指令需要在回答中引用。不过可能用户误放了引用，或者希望引用之前的问题，这里需要确认。根据示例，引用标记应放在相关段落末尾，所以可能需要找到合适的地方插入引用，比如在提到模型结构或训练方法时。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如性能分析、优化方法、应用场景等，类似示例中的快速排序相关问题。因此，问题可能涉及如何评估添加NAM后的模型性能，其他注意力机制的对比，或者处理小目标的技巧等。 总结步骤：1. 解释YOLOv5和NAM的结合方法；2. 提供代码示例，包括NAM模块的定义和模型配置文件修改；3. 数据准备和训练注意事项；4. 引用处理；5. 生成相关问题。</think>在YOLOv5中集成NAM（Normalization-based Attention Module）注意力机制实现细胞检测，可分为以下步骤： ### 一、实现步骤 1. **添加NAM模块定义** 在`models/common.py`中添加NAM注意力模块： ```python import torch from torch import nn class NAMAttention(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction=16): super(NAMAttention, self).__init__() self.channel_attention = nn.Sequential( nn.Linear(channels, channels // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channels // reduction, channels), nn.LayerNorm([channels, 1, 1]) ) self.spatial_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1), nn.LayerNorm([channels // reduction, 1, 1]), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(channels // reduction, 1, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): # 通道注意力 ca = self.channel_attention(x.mean(dim=(2,3), keepdim=True)) # 空间注意力 sa = self.spatial_attention(x) return x * torch.sigmoid(ca) * sa ``` 2. **修改模型配置文件** 在`models/yolov5s.yaml`中添加NAM模块： ```yaml # YOLOv5 backbone backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2 [-1, 1, NAMAttention, [64]], # 新增NAM注意力层 [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [-1, 1, NAMAttention, [128]], # 新增NAM注意力层 ... # 后续层按需添加 ] ``` 3. **注册自定义模块** 在`models/yolo.py`中注册模块： ```python from models.common import NAMAttention # 添加导入 ``` ### 二、数据准备建议 1. 细胞数据集应采用YOLO格式： ``` images/ train/ val/ labels/ train/ val/ ``` 2. 配置文件`cell.yaml`示例： ```yaml train: ../images/train val: ../images/val nc: 2 # 细胞类别数 names: ['normal_cell', 'cancer_cell'] ``` ### 三、训练命令 ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data cell.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name cell_detection ``` ### 四、性能优化技巧 1. 在小目标检测层（如P3）后添加NAM模块 2. 结合其他注意力机制（如CBAM）进行对比实验 3. 使用迁移学习初始化权重[^1]
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