无参注意力机制！不引入任何参数，提高YOLOv5检测准确率

最新推荐文章于 2025-03-06 19:02:40 发布
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分类专栏： YOLOv5改进：从入门到实战改进 文章标签： 1024程序员节 YOLO python 人工智能 深度学习
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本文介绍了一种名为simam的无参注意力机制，该机制适用于卷积神经网络，尤其在YOLOv5中提升了检测准确率。通过对神经元重要性的计算，simam在不增加网络参数的情况下优化了特征映射的注意力权重。在YOLOv5的应用中，simam在保持参数量不变的情况下改进了网络结构，提高了性能。

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目录

一、simam理论部分

与其他注意力比较

参数比较

网络结构

二、YOLOv5中的应用

参数实验

simam代码

yaml文件配置

SIMC3代码


一、simam理论部分

在本文中，我们为卷积神经网络(ConvNets)提出了一个概念简单但非常有效的注意力模块。与现有的通道智能和空间智能注意力模块相比，我们的模块在不向原始网络添加参数的情况下推断出层中特征映射的三维注意力权重。

具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。

我们进一步推导了能量函数的快速封闭解，并表明该解可以在不到十行代码中实现。

该模块的另一个优点是，大多数算子都是根据定义的能量函数的解来选择的，避免了过多的结构调整工作。对各种视觉任务的定量评估表明，该模型灵活有效地提高了许多卷积神经网络的表示能力。

与其他注意力比较

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