手把手带你Yolov5 (v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention原理图）

最新推荐文章于 2024-07-18 13:45:16 发布
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手把手带你Yolov5 (v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention原理图） - 知乎Yolov5 (v6.1)如何添加注意力机制？ 如果感觉有帮助的话请点赞支持下 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。 点击跳转到网站。 神经网络加上注意力机制，精度不升…https://zhuanlan.zhihu.com/p/549170947手把手带你Yolov5 (v6.1)添加注意力机制(二)（在C3模块中加入注意力机制）_迪菲赫尔曼的博客-优快云博客_yolov5中的c3模块如何在C3模块中加入注意力机制https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43694096/article/details/124695537https://www.youkuaiyun.com/tags/MtjaggzsNzI4MTUtYmxvZwO0O0OO0O0O.htmlicon-default.png?t=M85Bhttps://www.youkuaiyun.com/tags/MtjaggzsNzI4MTUtYmxvZwO0O0OO0O0O.html

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带你实现YOLOv5/v7中的注意力机制——附30多种顶会Attention原理图
带你成为别人眼中的大佬！
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首先，我们需要了解注意力机制的原理。具体来说，我们可以通过神经网络学习得到一个注意力矩阵，该矩阵包含了输入信息中每个位置的“重要度”，然后将这些重要度作为权重，对输入信息进行加权平均得到最终的输出。我们以YOLOv5为例，首先需要修改其backbone模型，具体地，在CSPDarknet内部加入注意力模块。至此，我们成功地在YOLOv5/v7模型中添加了注意力机制，能够更好地关注重要信息，从而提高模型性能。在上述代码中，我们首先判断是否需要添加注意力模块，如果需要，则对out1进行注意力加权。
手把手带你 YOLOv5/v7 添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）2024/2/5更新
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