YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入ECA注意力机制

最新推荐文章于 2025-03-18 09:18:41 发布
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测 神经网络 人工智能 机器学习
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1.ECA介绍

摘要：最近，通道注意力机制已被证明在提高深度卷积神经网络（CNN）性能方面具有巨大潜力。 然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意力模块以实现更好的性能，这不可避免地增加了模型的复杂性。 为了克服性能和复杂性权衡的悖论，本文提出了一种高效通道注意（ECA）模块，该模块仅涉及少量参数，同时带来了明显的性能增益。 通过剖析 SENet 中的通道注意力模块，我们凭经验证明避免降维对于学习通道注意力非常重要，适当的跨通道交互可以保持性能，同时显着降低模型复杂性。 因此，我们提出了一种无需降维的局部跨通道交互策略，可以通过一维卷积有效地实现。 此外，我们开发了一种自适应选择一维卷积核大小的方法，确定局部跨通道交互的覆盖范围。 所提出的 ECA 模块高效且有效，例如，我们的模块针对 ResNet50 主干网的参数和计算量分别为 80 vs. 24.37M 和 4.7e-4 GFLOPs vs. 3.86 GFLOPs，性能提升超过 2% 就Top-1准确率而言。 我们以 ResNets 和 MobileNetV2 为骨干，在图像分类、对象检测和实例分割方面广泛评估了我们的 ECA 模块。 实验结果表

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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 2273
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。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入ECA注意力机制
tsg6698的博客
06-12 2809
为了克服性能和复杂性权衡的悖论，本文提出了一种高效通道注意（ECA）模块，该模块仅涉及少量参数，同时带来了明显的性能增益。在ResNets和MobileNetV2等主流神经网络结构中，ECA模块以极少的参数和计算资源，显著提升了模型的性能，相比其他注意力模块展现出更高的效率和优越性。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
【6-1】YOLOv10添加【CBAM】【SE】【CA】【ECA】【BAM】注意力机制 【超30种先进模块随心选】【注意力机制篇】
up主为在读研究生，从事cv研究4余年，绝对靠谱。
06-21 4291
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种技术，旨在模拟人类注意力的特点，即在处理复杂信息时，能够聚焦于其中的关键部分，从而提高处理效率和效果。它最初在自然语言处理（NLP）领域中被提出，但现已广泛应用于各种深度学习任务，如计算机视觉、语音识别等。本文主要介绍如何在YOLOv10中添加注意力机制，提供了4种经典注意力机制模块供大家学习，使用时可据自己的实际情况进行选择。
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合ECA和NRMS形成全新的ERMS注意力机制和C2f_ERMS(全网独家创新)
tsg6698的博客
07-25 1102
ECA模块专注于通道间的交互，通过全局平均池化提取每个通道的全局信息，然后通过一维卷积生成每个通道的权重，最终使用Sigmoid激活函数得到通道注意力权重，从而增强重要通道的特征。这种灵活的权重调整机制使得ERMS模块能够在不同的任务和数据集上动态调整通道和空间注意力的贡献，进一步提升模型的表现。综上ERMS注意力模块通过结合ECA和NRMS模块的优势，在通道和空间两个维度上共同作用，提供更全面、更灵活、更丰富的特征提取能力，使得其在图像特征提取方面表现得比单独使用ECA或NRMS注意力模块更强。
即插即用的涨点模块之注意力机制（ECAAttention）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
qq_51511878的博客
04-18 5729
在SENet中的通道注意模块。具体来说，在给定输入特征的情况下，SE块首先对每个通道单独使用全局平均池化，然后使用两个两个全连接和一个ReLU激活函数，先进行降维在升维，然后使用一个Sigmoid函数来生成通道权值。与SENet相似，但ECANet为了克服性能和复杂性权衡的矛盾，ECANet提出来通过不降维（不降低通道维度）的方法做到只涉及少量参数，但能带来明显的性能增益。在通道上先降维后升维对深度学习模型的作用是什么？通过先降维再升维的操作，来调整模型复杂度和特征表示能力。
ECA注意力机制详解
浩瀚之水的专栏
02-26 3222
ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制是一种轻量级的通道注意模块，旨在通过简单而高效的方式增强模型对于不同特征通道之间依赖关系的学习能力。，在该方法中我们执行了全局平均池化、一维卷积操作和Sigmoid激活函数，并将注意力权重应用于输入特征图以生成输出特征图。ECA模块、CA模块、SE模块和CBAM模块是深度学习领域中常用的注意力机制模块，它们各有特点，并在不同的应用场景中发挥着重要作用。类，并在其构造函数中根据输入通道数自适应地计算了一维卷积核的大小。
YOLOv8改进 | 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
热门推荐
Snu77的博客
03-22 3万+
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。
YOLOv12改进 | 注意力篇 | YOLOv12引入ECA注意力机制
tsg6698的博客
03-14 1082
ECA模块通过自适应选择卷积核大小，精确界定了局部跨通道交互的覆盖范围，实现了参数的高效利用和计算成本的显著降低。在ResNets和MobileNetV2等主流神经网络结构中，ECA模块以极少的参数和计算资源，显著提升了模型的性能，相比其他注意力模块展现出更高的效率和优越性。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv12改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLOv10改进 | 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
Snu77的博客
07-14 1581
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。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、GAM2.1 GAM的介绍。
YOLOV5改进系列（3）——ECA注意力机制
vimpirespider的博客
10-10 3260
相比于SE模块复杂的两层全连接操作，ECA只需要很少的参数就能够实现较好的效果。：ECA使用1D卷积层来进行通道间信息的融合。具体来说，1D卷积通过一个可变的卷积核大小对通道之间的交互进行建模。这个公式根据通道数自动调整卷积核的大小，确保卷积核既不会太大，也不会太小，从而保证ECA能够捕捉到合适的跨通道信息。卷积核，这种操作避免了维度缩减并且有效地捕捉了通道之间的交互关系。这使得ECA能够通过少量的参数实现良好的效果。来自适应变化的，确保每层的通道数较多时，能够进行足够的通道交互。：卷积核的大小由公式。
三分钟学会使用系列（YOLOv5）|ECA轻量注意力机制，涨点神器！
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
01-27 1598
本文旨在让读者快速了解相关技术并运用,欢迎关注。
YOLOv5 | 注意力机制 | 添加ECA注意力机制
kay_545
03-26 1764
ECA 模块图给定通过全局平均池化 (GAP) 获得的聚合特征，ECA 通过执行大小为 k 的快速一维卷积来生成通道权重，其中 k 通过通道维度 C 的映射自适应确定。首先回顾 SENet 中的通道注意模块（即 SE 块）。然后，我们通过分析降维和跨渠道交互的影响，对 SE 区块进行实证诊断。这促使我们提出 ECA 模块。此外，一种自适应确定 ECA 参数的方法，并最终展示如何将其应用于深度 CNN。在重新审视SE块之后，进行了实证比较，分析通道降维和跨通道交互对通道注意力学习的影响。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
浪子L的博客
09-20 3384
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
YOLOv8 改进：添加 ECA 注意力机制
走向CTO的路上...
03-18 914
通过将 ECA 注意力机制集成到 YOLOv8 中，能够有效提升模型对关键特征的关注，提高目标检测的精度。同时，ECA 的轻量化特性确保了模型推理速度的优越性。
YOLOv5改进 | 注意力机制 | 添加高效的通道注意力机制——ECA
kay_545
05-13 2588
yolov5改进，yolov5创新，注意力机制
【YOLOv8创新升级3】：ECA注意力机制与YOLOv8相结合 （代码实现）
qq_42322398的博客
11-07 1077
主要理念ECANet的主要理念是在卷积操作中引入通道注意力机制，以增强特征表达能力。通过通道注意力机制，网络能够动态地调整每个通道的重要性，使其聚焦于关键特征并抑制无关信息。这样，ECANet在提升性能的同时，避免了额外的计算负担和参数增长。通道注意力模块通道注意力模块是ECANet的核心，其作用是根据不同通道间的关系，自动调整每个通道的权重。该模块首先对输入的特征图进行全局平均池化，再通过一系列全连接层计算出注意力权重，最后将这些权重应用到每个通道上，实现加权整合。
YOLOV5中加入ECA注意力机制，助力涨点!
weixin_57058018的博客
05-09 471
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。
YOLOv8优化：注意力系列篇 | ECA注意力，效果秒杀CBAM、SE
会AI的学姐
10-21 5203
本文改进：ECA注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.4]添加ECA通道注意力机制
m0_70388905的博客
06-21 1万+
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：加入ECA注意力机制，可以让网络更加关注待检测目标，提高检测效果。该注意力机制为一篇CVPR2020上对通道注意力进行改进的文章---ECANet......
YOLOv8引入ECA注意力机制
最新发布
03-21
### 如何在 YOLOv8 中引入 ECA 注意力机制 #### 实现背景 ECA（Efficient Channel Attention）是一种高效的通道注意力机制，通过一维卷积操作捕获跨通道依赖关系，在保持计算复杂度较低的同时显著提升了模型性能[^3]。 为了在 YOLOv8 中引入 ECA 注意力机制，可以通过自定义模块的方式将其插入到网络的关键部分，例如主干网络的卷积层之后。以下是具体实现方法及其代码示例： --- #### 自定义 ECA 层 首先定义一个基于 PyTorch 的 `ECALayer` 类，该类实现了 ECA 的核心逻辑。 ```python import torch import torch.nn as nn class ECALayer(nn.Module): def __init__(self, channel, gamma=2, b=1): super(ECALayer, self).__init__() t = int(abs((math.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) ``` 上述代码中，`gamma` 和 `b` 是用于动态调整核大小的超参数，默认值分别为 2 和 1。这些参数可以根据实际需求微调。 --- #### 修改 YOLOv8 架构 接下来需要将 `ECALayer` 插入到 YOLOv8 的特定位置。通常情况下，可以在主干网络（Backbone）中的每个卷积层后添加此模块。假设我们正在使用 Ultralytics 提供的标准 YOLOv8 模型，则可以按照以下方式进行修改。 ##### 步骤说明 1. **加载预训练模型**：从官方仓库加载基础版本的 YOLOv8 模型。 2. **定位插入点**：找到适合插入 ECA 的卷积层。 3. **替换或追加模块**：将 `ECALayer` 添加至选定的位置。 ##### 示例代码 以下是一个简单的例子，展示如何在 YOLOv8 主干网络的第一个卷积层后加入 ECA 注意力机制。 ```python from ultralytics import YOLO import math # 加载 YOLOv8 模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 定位第一个卷积层并插入 ECA for name, module in model.model.named_children(): if isinstance(module, nn.Sequential): # 如果是 Sequential 结构 for sub_name, sub_module in module.named_children(): if isinstance(sub_module, nn.Conv2d): # 找到 Conv2D 后插入 ECA eca_layer = ECALayer(channel=sub_module.out_channels) setattr(module, f"{sub_name}_eca", eca_layer) def forward_with_eca(model_input): """重写前向传播函数以支持新增的 ECA""" x = model_input for layer in model.model.children(): if hasattr(layer, '_modules'): # 判断是否有子模块 new_modules = [] for sub_layer in layer._modules.values(): if 'eca' in str(type(sub_layer)): # 若存在 ECA 层则执行其 forward x = sub_layer(x) elif isinstance(sub_layer, nn.Conv2d): # 对于原始 Conv2D 进行处理 x = sub_layer(x) else: x = sub_layer(x) # 其他情况正常传递数据流 else: x = layer(x) return x # 使用新定义的前向传播函数测试输入张量 test_tensor = torch.randn(1, 3, 640, 640) output = forward_with_eca(test_tensor) print(output.shape) ``` --- #### 性能评估与优化建议 引入 ECA 注意力机制后，应重新训练模型并对结果进行验证。由于增加了额外的操作，可能会略微影响推理速度。因此，推荐针对不同硬件平台（如 GPU 或 TPU）进行量化感知训练（QAT），从而平衡精度与效率之间的权衡[^4]。 --- ###
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