改进YOLOv7 | 在 ELAN 模块和 ELAN-H 模块中添加【EffectiveSE】【GlobalContext】【GatherExcite】【MHSA】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（EffectiveSE、GlobalContext、GatherExcite、MHSA）

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EffectiveSE、GlobalContext、GatherExcite和MHSA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

• EffectiveSE: 对SE模块的改进，通过更少的参数和计算量，提高了通道注意力建模的效率。
• GlobalContext: 通过捕获全局上下文信息，帮助模型更好地理解图像的整体语义。
• GatherExcite: 通过聚合特征并进行激发，增强特征表达能力。
• MHSA (多头自注意力): 借鉴Transformer中的自注意力机制，捕获特征之间的长距离依赖关系。

应用场景

• 目标检测: 提升小目标、密集目标的检测精度。
• 实例分割: 改善实例分割的边界框回归。
• 语义分割: 提升语义分割的分割精度。

算法实现