YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制

最新推荐文章于 2025-10-10 09:44:41 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能 python YOLO YOLOv9 目标检测
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本文深入探讨YOLOv9改进策略，聚焦GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制，通过核心代码解析，提供多头注意力机制的添加方法，旨在提升目标检测性能。详细介绍了各注意力机制的原理，并提供了实际操作步骤，适合深度学习和计算机视觉领域的实践者参考。

 一、本文介绍

这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇，包含一些简单的注意力机制，本来一直不想发这些内容的（网上教程太多了，发出来增加文章数量也没什么意义），但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程，本文的内容不会过度的去解释原理，更多的是从从代码的使用上和实用的角度出发去写这篇教程。

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目录

 一、本文介绍

二、GAM

2.1 GAM的介绍

2.2 GAM的核心代码

三、CBAM

3.1 CBAM的介绍

​编辑​​

3.2 CBAM核心代码

四、CA

4.1 CA的介绍

4.2 CA核心代码

五、ECA

5.1 ECA的介绍

 5.2 ECA核心代码

六、注意力机制的添加方法

6.1 修改一

6.2 修改二 

6.3 修改三 

6.4 修改四 

七、yaml文件

7.1 添加位置1 

7.1 添加位置2

八、本文总结

二、GAM

2.1 GAM的介绍

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YOLOv9改进，YOLOv9添加GAM注意力机制
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
07-09 1301
全局注意力机制（GAM），通过减少信息减少和放大全局交互表示来提高深度神经网络的性能。引入了带有多层感知器的 3D 排列，用于通道注意力以及卷积空间注意力子模块，GAM注意机制理论详解可以参考链接:论文地址）
YOLOv9改进，YOLOv9添加NAM注意力机制并与RepNCSPELAN4结构融合
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08-31 487
我们提出了NAM作为一种高效且轻量级的注意机制。我们采用了CBAM中的模块整合方法，并重新设计了通道和空间注意子模块。然后，在每个网络块的末端嵌入NAM模块。对于残差网络，它被嵌入到残差结构的末端。我们还对空间维度应用BN的缩放因子来衡量像素的重要性。我们称之为像素归一化。对应的空间注意子模块如图2。NAM的优势1.高效性：通过使用BN的缩放因子，我们能够高效地衡量通道和像素的重要性，而不会显著增加计算复杂度。2.轻量级：NAM模块结构简单且易于嵌入现有网络架构中。
RE-DTER最新创新改进系列：用经典融合合混合注意力机制CBAM，通道注意力和空间注意力相结合，助力redter新模型快速涨点！
最新发布
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
10-10 695
摘要： 本文介绍了一种通过融合经典CBAM（通道与空间注意力机制）改进RT-DETR目标检测模型的方法。CBAM通过通道注意力筛选关键特征通道，结合空间注意力聚焦图像重要区域，显著提升了模型在复杂场景（如小目标、遮挡）下的检测精度与鲁棒性。改进后的模型在杂草识别任务中mAP达82.5%，且计算开销极小。文章详细解析了CBAM的集成位置、实现代码（含通道注意力模块示例）及改进步骤，并附源码与教程链接。CBAM的即插即用特性使其成为提升现有模型性能的高效方案。
YOLOv7改进：CBAM注意力机制
weixin_45303602的博客
09-28 2904
CBAM注意力机制是由通道注意力机制（channel）和空间注意力机制（spatial）组成。 传统基于卷积神经网络的注意力机制更多的是关注对通道域的分析，局限于考虑特征图通道之间的作用关系。CBAM从 channel 和 spatial 两个作用域出发，引入空间注意力和通道注意力两个分析维度，实现从通道到空间的顺序注意力结构。空间注意力可使神经网络更加关注图像中对分类起决定作用的像素区域而忽略无关紧要的区域，通道注意力则用于处理特征图通道的分配关系，同时对两个维度进行注意力分配增强了注意力机制对模型性能
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
Limiiiing的博客
08-22 2644
这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。
YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）
Snu77的博客
04-24 2296
本文给大家带来的改进是三重注意力机制。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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官方论文地址：官方论文地址点击此处即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击此处即可跳转GAM旨在通过设计一种机制，减少信息损失并放大全局维度互动特征，从而解决传统注意力机制在通道和空间两个维度上保留信息不足的问题。GAM采用了顺序的通道-空间注意力机制，并对子模块进行了重新设计。具体来说，通道注意力子模块使用3D排列来跨三个维度保留信息，并通过一个两层的MLP增强跨维度的通道-空间依赖性。
YOLOv11改进 | 添加注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
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07-14 1863
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YOLOv5改进 | 添加注意力篇 | 利用YOLOv10提出的PSA注意力机制助力YOLOv5有效涨点（附代码 + 详细修改教程）
Snu77的博客
06-02 2310
本文给大家带来的改进机制是YOLOv10提出的PSA注意力机制，自注意力在各种视觉任务中得到了广泛应用，因为它具有显著的全局建模能力。然而，自注意力机制表现出较高的计算复杂度和内存占用。为了解决这个问题，鉴于注意力头冗余的普遍存在，我们提出了一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，其能够在不显著增加计算成本的情况下提升YOLO模型的性能！本文附其网络结构图辅助大家理解该结构，同时本文包含YOLOv8添加该注意力机制的方法！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 高效的注意力改进策略EMAttention注意力机制（附多个可添加位置）
Snu77的博客
05-07 1700
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文首先给大家提供效果图(由基础版本未作任何修改和修改了本文的改进机制的效果对比图)，然后介绍其主要的原理，最后手把手教大家如何添加该注意力机制。YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏目录一、本文介绍。
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块
Limiiiing的博客
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本文记录的是基于SCSA-CBAM注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。现有注意力方法在空间-通道协同方面未充分挖掘其潜力，缺乏对多语义信息的充分利用来引导特征和缓解语义差异。构建一个空间-通道协同机制，
YOLOv9最新改进系列：融合混合注意力机制CBAM，关注通道和空间特征，助力YOLOv9新模型快速涨点！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-17 2568
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yolov8涨点系列之多头自注意力引入与FasterNet融合生成新模块
zhang1379的博客
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yolov8涨点系列之多头自注意力引入与FasterNet融合生成新模块
【10】yolov8目标检测模型改进之添加注意力机制
m0_45426637的博客
09-05 1万+
一段时间的折腾之后，终于对添加注意力机制的代码操作了解了不少，写个笔记，以免忘记，也和大家一起分享。但仅仅对如何修改代码以能够添加相应模块进行说明。首先，将注意力机制模块分为三类：无参数注意力机制、一个通道数(一个参数)注意力机制以及两个通道数(两个参数)注意力机制。
YOLOv9有效提点|加入SE、CBAM、ECA、SimAM等几十种注意力机制（一）
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
03-01 8282
本文整合了二十余种注意力机制及在YOLOv9中的添加教程！
yolov5改进之加入CBAM,SE,ECA,CA,SimAM,ShuffleAttention,Criss-CrossAttention,CrissCrossAttention多种注意力机制
Wansit的博客
01-28 1万+
yolov5改进之加入CBAM等多种注意力机制
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加ACmix自注意力与卷积混合模型改善模型特征识别效率（提高FPS+检测效率）
Snu77的博客
12-28 9279
本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。
YOLOv5添加改进GAM全局注意力机制
08-10
在YOLOv5中集成GAM（Global Attention Mechanism）全局注意力机制，可以通过修改模型的骨干网络或检测头部分来实现。GAM是一种注意力机制，能够增强模型对关键特征的关注能力，同时抑制不相关的背景信息，从而提升...
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