改进YOLOv7 | 在 ELAN 模块和 ELAN-H 模块中添加 【SimAM】 【CoTAttention】【SKAttention】【DoubleAtt】注意力机制 | 附详细结构图

YOLOv7改进：在ELAN和ELAN-H模块中添加SimAM、CoTAttention、SKAttention和DoubleAtt注意力机制

引言

在YOLOv7的ELAN和ELAN-H模块中引入注意力机制，可以显著提升模型对特征的提取能力和表达能力。本文将深入探讨SimAM、CoTAttention、SKAttention和DoubleAtt四种注意力机制在YOLOv7中的应用，并提供详细的实现步骤和代码示例。

原理详解

• SimAM (Spatial and Channel-wise Attention Module): 同时考虑空间和通道注意力，通过自适应学习权重来增强特征。
• CoTAttention (Contextual Transformer Attention): 结合Transformer的注意力机制，对特征进行全局建模，捕捉长距离依赖关系。
• SKAttention (Selective Kernel Attention): 通过学习不同卷积核的组合，自适应地选择最合适的特征。
• DoubleAtt (Double Attention Module): 结合通道注意力和空间注意力，采用双分支结构，增强特征表示能力。

应用场景

• 目标检测: 提升小目标、密集目标的检测精度。