（超详细）9-YOLOV5改进-添加EffectiveSEModule注意力机制

最新推荐文章于 2024-11-12 13:34:14 发布

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本文介绍了如何在YOLOv5的架构中添加自定义的EffectiveSEModule，包括创建Python模块、导入到yolo.py、以及在yaml配置文件中整合。详细步骤包括在models文件夹下编写新模块，导入到yolo.py并调整模型配置以应用注意力机制。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、在yolov5/models下面新建一个EffectiveSEModule.py文件，在里面放入下面的代码
在这里插入图片描述

代码如下：

import torch
from torch import nn as nn
from timm.models.layers.create_act import create_act_layer


class EffectiveSEModule(nn.Module):
    def __init__(self, channels, add_maxpool=False, gate_layer='hard_sigmoid'):
        super(EffectiveSEModule, self).__init__()
        self.add_maxpool = add_maxpool
        self.fc = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=1, padding=0)
        self.gate = create_act_layer(gate_layer)

    def forward(self, x):
        x_se = x.mean((2, 3), keepdim=True)
        if self.add_maxpool:
            # experimental codepath, may remove or change
            x_se = 0.5 * x_se + 0.5 * x.amax((2, 3), keepdim=True)
        x_se = self.fc(x_se)
        return x * self.gate(x_se)