改进YOLOv5 | 在C3模块中添加注意力机制

改进YOLOv5 | 在C3模块中添加注意力机制

相较于传统的卷积神经网络，在计算机视觉领域中添加注意力机制能够有效地提高图像识别的准确性和鲁棒性。由于YOLOv5模型已经被广泛使用，为了进一步提高其性能，我们在其核心C3模块中添加了多种不同类型的注意力机制，如SE, CBAM, ECA, CA。通过这些机制的组合，我们得到了一个更加准确、快速和鲁棒的YOLOv5模型。

以下是实现C3模块中四种不同类型的注意力机制的代码：

导入必要的库

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

SE注意力机制

class SEModule(nn.Module):
def init(self, in_channels, reduction):
super(SEModule, self).init()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(in_channels // reduction, in_channels),
nn.