改进YOLOv7 | 在 ELAN 模块和 ELAN-H 模块中添加 【CA】【ECA】【CBAM】【SE】注意力机制 | 附详细结构图

YOLOv7改进：在ELAN和ELAN-H模块中添加注意力机制

引言

YOLOv7的ELAN和ELAN-H模块是其高效的关键。通过在这些模块中引入注意力机制，可以进一步提升模型的特征提取能力，提高检测精度。本文将详细介绍如何在YOLOv7的ELAN和ELAN-H模块中添加CA、ECA、CBAM和SE注意力机制，并提供相应的代码实现和实验结果。

原理详解

• 注意力机制: 通过赋予特征图不同区域或通道不同的权重，使得模型能够关注到更重要的特征。
• CA (Channel Attention): 通过计算通道之间的关系，生成通道注意力权重。
• ECA (Efficient Channel Attention): CA的改进版，使用一维卷积来计算通道注意力权重，减少计算量。
• CBAM (Convolutional Block Attention Module): 同时考虑通道注意力和空间注意力，通过逐通道和逐空间的加权来增强特征。
• SE (Squeeze-and-Excitation): 通过全局池化、全连接层和Sigmoid激活函数来生成通道注意力权重。
• ELAN和ELAN-H: YOLOv7中提出的高效注意力模块，通过通道注意力和空间注意力来增强特征。

<