YOLOv5改进 | TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）

已于 2024-03-19 22:52:08 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习 计算机视觉 YOLO python 目标检测
于 2023-12-19 06:12:54 首次发布
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本文介绍了Triplet Attention三重注意力机制，该机制通过三个不同视角分析输入数据，增强网络理解图像的能力。文章详细讲解了其基本原理、与其它注意力机制的对比，提供了核心代码和添加教程，适用于YOLOv5目标检测模型的改进。

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

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。这样一来，网络就能够更全面地理解图像内容，就像是得到了一副三维眼镜，能够看到图片的立体效果一样。

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