改进YOLOv5系列：引入自注意力机制及卷积集成

最新推荐文章于 2025-03-18 09:18:41 发布
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文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉
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针对YOLOv5目标检测框架的边框精度和小目标识别问题，本文提出引入自注意力机制的ACmix结构，结合卷积集成、新的loss函数和数据增强策略，以提升模型的检测效果和泛化能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

改进YOLOv5系列：引入自注意力机制及卷积集成

YOLOv5是当前计算机视觉领域研究最为活跃的目标检测框架之一，具有精度高、速度快等优点。然而，在实际应用中，YOLOv5也存在一定的缺陷，比如说目标边框不够精确，以及对小目标的识别率较低等问题。基于这些问题，我们提出了ACmix结构的改进方案，引入了自注意力机制和卷积集成，以提升目标检测的效果。

首先，我们在YOLOv5原有的骨干网络中加入了自注意力机制。具体来说，我们采用了SE-Net的思路，在每个卷积层后加入一个全局自注意力模块，以便网络自动调整各个特征通道的权重。此外，我们还增加了Squeeze-and-Excitation的结构，以压缩特征通道维度，进一步提高自注意力效果。具体代码实现如下：

import torch.nn as nn

class SE_Block(nn
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以烟火检测数据集验证不同改进措施的效果
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尽管YOLOv5已经取得了很好的检测结果，但在处理一些具有复杂背景和遮挡情况的图像时，仍然存在一定的局限性。通过在每个1x1卷积层后面添加通道注意力和空间注意力，我们能够更好地聚焦于重要的特征通道和空间位置。通过在C3模块中引入自注意力机制，我们可以更好地提取重要的特征，并且增强了对图像中感兴趣区域的关注程度。在C3模块中，我们引入自注意力机制，以加强对图像中重要区域的关注。以上是关于改进YOLOv5并在C3模块中引入自注意力机制的文章内容，附有详细结构图和相应的源代码。四、在C3模块中添加自注意力机制。
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本文主要给大家讲解一下，如何在yolov5中添加注意力机制， 这里提供SE通道注意力的改进方法，其他注意力的添加方法，大同小异 首先找到SE注意力机制的pytorch代码 class SELayer(nn.Module): def __init__(self, c1, r=16): super(SELayer, self).__init__() self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.l1 = n
YOLOV5改进 | 注意力机制 | 一网打尽 C3ECA,C3CA,C3CBAM 等多种注意力机制（小白可轻松上手）
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YOLOv5改进：引入SE注意力机制提升计算机视觉
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09-19 623
其中，YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高速和高准确性的特点。为了进一步提升YOLOv5的性能，我们可以引入SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制，以增强模型对重要特征的关注。通过添加SE注意力模块，我们可以自适应地学习并强调重要的特征，从而改善目标检测结果。当然，除了SE注意力机制，还有其他一些改进策略可以应用于YOLOv5，如数据增强、网络结构优化等。请注意，以上提供的代码仅为示例，并需要根据具体的YOLOv5实现进行适当的修改。步骤1：导入所需的库和模块。
改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成
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YOLOv5改进---添加注意力机制之SE
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这是。
yolov5-attention
04-12
该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。 来自EfficientDet数据（批量大小为8）。 2021年1月5日： ：nn.SiLU（）激活，记录， 集成。 2020年8月13日： ：nn.Hardswish（）激活，数据自动下载，本机AMP。 2020年7月23日： ：改进了模型定义，培训和mAP。 2020年6月22日： 更新：新机头，减少了参数，提高了速度，并提高了mAP 。 2020年6月19日： 作为
改进YOLOv5系列：融合ACmix结构的自注意力和卷积优化
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在前向传递过程中，我们通过获取卷积层的输出，计算出其平均值和最大值，并使用全连接层来生成权重矩阵。然而，针对它的一些缺点，我们提出了一种改进的方法：将自注意力和卷积集成并融合ACmix结构。ACmix结构可以通过使用适当的卷积操作，来更好地捕捉图像中不同尺度的特征，并使得特征检索更具有可预测性。自注意力是一种能够理解序列间依赖关系的机制，而卷积可以通过不同大小的卷积核来感知图像特征，并帮助我们提取更有意义的信息。在实际操作中，我们可以通过以上所述的代码来实现该模型，并在目标检测中取得更好的性能表现。
YOLO源码解读：Yolov5的改进方案——注意力模块
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在本项目中，他的作用是提取原始特征维度中的信息，并将其映射到更高的维度，从而增强模型的表达能力和分类精度，但似乎并没有用到所谓的share，作用相当于一般的MLP模块，即特征转换、特征提取。通道域旨在显示的建模出不同通道之间的相关性，通过网络学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，最后再为每个通道赋予不同的权重系数，从而来强化重要的特征抑制非重要的特征。3.对压缩后的特征图，进行通道特征学习，实现: 通过FC全连接层操作学习，得到具有通道注意力的特征图，它的维度还是1。该模块关注的是目标的位置信息。
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Coordinate Attention（CA）是一种用于移动网络的轻量级注意力机制，旨在在不增加计算成本的前提下增强特征表达能力。与传统的通道注意力机制（如Squeeze-and-Excitation）不同，CA在通道注意力中嵌入了位置信息，从而能更好地在空间上进行关注。
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本文给大家带来的改进机制是Focused Linear Attention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的YOLO系列当中从而提高检测精度)，旨在提高效率和表现力。其解决了两个在传统线性注意力方法中存在的问题：聚焦能力和特征多样性。这种方法通过一个高效的映射函数和秩恢复模块来提高计算效率和性能，使其在处理视觉任务时更加高效和有效。简言之，Focused Linear Attention是对传统线性注意力方法的一种重要改进，提高了模型的聚焦能力和特
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在本文中，将YOLO系列模型结合一种新的移动网络注意机制，将位置信息嵌入到通道注意中，称之为“坐标注意力”。与通过 2D 全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意不同，坐标注意将通道注意分解为两个 1D 特征编码过程，分别沿两个空间方向聚合特征。
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yolov10改进,引入CBAM注意力机制
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05-23
### YOLOv10 中引入 CBAM 注意力机制的实现方式 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种轻量级的注意力模块，能够同时考虑通道维度和空间维度的信息[^2]。通过在卷积神经网络中嵌入该模块，可以显著提升模型对目标特征的关注能力。以下是关于如何在 YOLOv10 中引入 CBAM 注意力机制的具体说明： #### 1. **CBAM 的基本原理** CBAM 主要由两个子模块组成：通道注意力（Channel Attention, CA）和空间注意力（Spatial Attention, SA）。 - **通道注意力**：通过对不同通道的重要性进行加权处理，突出重要特征并抑制无关特征。这一步通常基于全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）和全局最大池化（Global Max Pooling, GMP），并通过 MLP 和激活函数计算权重[^3]。 - **空间注意力**：进一步增强图像的空间分布信息，利用通道注意力的结果作为输入，提取更精确的目标区域。 #### 2. **集成 CBAM 到 YOLOv10 架构** 为了将 CBAM 集成到 YOLOv10 中，可以选择在网络的关键部分插入 CBAM 模块。这些位置可能包括但不限于以下几个方面： - 在骨干网络（Backbone Network）中的某些中间层之后加入 CBAM，以加强早期特征图的质量。 - 在颈部结构（Neck Structure）如 PANet 或 FPN 结合处应用 CBAM，优化多尺度融合的效果。 - 对检测头（Detection Head）前的最后一组特征图施加 CBAM 处理，从而提高最终预测精度。 具体代码如下所示： ```python import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False) ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() max_out = self.fc(self.max_pool(x).view(b, c)).view(b, c, 1, 1) avg_out = self.fc(self.avg_pool(x).view(b, c)).view(b, c, 1, 1) out = self.sigmoid(max_out + avg_out) return x * out class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) out = self.conv(out) return x * self.sigmoid(out) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction_ratio=16, kernel_size=7): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(channels, reduction=reduction_ratio) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size=kernel_size) def forward(self, x): x = self.channel_attention(x) x = self.spatial_attention(x) return x ``` 以上代码定义了一个完整的 CBAM 模块，可以直接用于 PyTorch 实现的 YOLOv10 检测框架中。 #### 3. **性能评估与调优建议** 引入 CBAM 后可能会略微增加计算开销，因此需要针对实际应用场景调整超参数，例如减少 `reduction` 参数来降低复杂度。此外，还可以尝试其他变体形式的注意力机制（如 SEBlock、ECA-Nets 等）并与 CBAM 进行对比实验，寻找最适合当前任务的最佳配置方案[^4]。 ---
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