改进YOLOv7系列：引入SimAM注意力机制

最新推荐文章于 2024-10-08 21:27:37 发布
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文章标签： YOLO 深度学习 python 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/131016210
本文介绍了在YOLOv7目标检测模型中引入SimAM注意力机制，以提升模型性能。SimAM基于SENet设计，但更为简洁，通过全局池化和全连接层增强特征表示。实验结果显示，YOLOv7-SimAM在多种数据集上表现出更优的性能。

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改进YOLOv7系列：引入SimAM注意力机制

目前，深度学习在计算机视觉领域中的应用越来越广泛。其中，目标检测是一个重要的应用场景。YOLOv7是一个效果很好的目标检测模型，在许多任务和数据集上的表现都很优秀。然而，YOLOv7还有一些可以改进的地方。本文将介绍一种简单有效的改进方法——添加SimAM注意力机制。

SimAM（Simple Attention Mechanism）是一种简单的注意力机制，它可以有效提升模型性能。SimAM的设计思路源于SENet，但不同于SENet的复杂结构，SimAM只使用了一个全局池化层和几个全连接层。具体来说，我们在YOLOv7的倒数第二个卷积层后面加上一个全局池化层，将卷积层的输出向量变为标量。然后，我们将这个标量输入到两个全连接层中，以得到两个权重向量。这两个权重向量分别用于加权卷积层的特征图和辅助分类器的特征图。

下面是代码实现：

# 添加SimAM模块
class SimAM(nn.Module
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【yolov系列：yolov7改进添加SIAM注意力机制】
weixin_47869094的博客
10-07 2341
siam注意力机制的添加和se注意力机制是一样的添加方法，可以根据自己的实际需求进行添加可以参考如下。yolov7改进添加SE注意力机制。
ResNet改进(35)：带有SimAM注意力机制
最新发布
2401_82355416的博客
04-30 122
这段代码实现了一个基于ResNet34架构的卷积神经网络，并集成了SimAM（Simple Attention Module）注意力机制。
b站B导的yoloV7版本添加注意力机制
weixin_46848251的博客
02-21 8615
yolov7增加注意力机制（b导版本）
YOLOV7改进-添加注意力机制
m0_46700884的博客
07-05 5081
注意力机制一般加在backbone或者是PAN层。，配合yolov7.yaml的文件来结合看！1、在github主页中找到SE.py注意力模块。
YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
qq_43114108的博客
07-27 3万+
YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
yolov7添加注意力机制
毕竟是Shy哥
09-07 1933
yolov7结构图方法：直接在common里改，在相关的后面加上就行。
改进YOLOv7系列：引入SimAM注意力机制（计算机视觉）
IpyVariable的博客
09-23 682
具体而言，对于每个特征图，我们计算其与其他特征图之间的相似性得分，并将相似性得分作为权重应用于特征图上的像素。这样，相似性得分高的特征图将获得更高的权重，从而增强其对目标的关注程度。在前向传播过程中，SimAM模块计算特征图之间的相似性得分，并通过相似性得分调整特征图的权重。然而，为了进一步提高YOLOv7的性能，我们可以引入一种新的注意力机制，称为SimAM（相似性自适应模块）。通过引入SimAM注意力机制，我们可以改进YOLOv7系列算法，使其在目标检测任务中获得更好的性能。
改进YOLOv7系列：引入了SimAM注意力机制
带你成为别人眼中的大佬！
06-04 1195
YOLOv7是YOLO目标检测框架的最新版本，它已经证明了其在检测精度和速度方面的优势。针对这一问题，我们提出了一种改进的YOLOv7版本，即SimAM-YOLOv7。SimAM-YOLOv7中加入了一种基于Self-Attention和Contextual Attention特征学习模型的注意力机制——SimAM，以增强模型的感知能力和自适应性，从而提高检测精度。我们在COCO数据集上对SimAM-YOLOv7进行了实验，结果表明，相比于YOLOv7，在目标检测精度和速度方面都有了显著提高。
YOLOv5改进系列：引入SimAM注意力机制提升计算机视觉
YjmnDatabase的博客
09-21 368
计算机视觉领域一直在不断发展和改进，其中目标检测是一个重要的任务。SimAM是一种注意力机制，它能够帮助模型更好地关注重要的目标区域，从而提升目标检测的准确性和鲁棒性。SimAM的核心思想是通过计算目标区域与周围区域之间的相似度，来确定目标区域的重要性。总结起来，本文介绍了一种改进的YOLOv5算法，即引入SimAM注意力机制。通过计算目标区域与周围区域之间的相似度，并对目标区域进行注意力加权，我们能够提升目标检测算法的性能。该机制能够提升目标检测算法对重要目标区域的关注度，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
【纯干货级教程】YOLOv7如何添加注意力机制？
2401_84870184的博客
08-14 2444
注意力机制（Attention Mechanism）是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的方法，它用于模仿人类大脑如何聚焦于特定信息并忽略其他不相关信息。本文以YOLOv7为示例介绍如何添加注意力机制。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
浪子L的博客
10-08 3803
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
注意力机制SimAM(SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks)
handsomem
07-22 3万+
论文链接 转载 目录1、摘要：2、注意力机制比较：3、SimAM:4、实验结果 1、摘要： 在不增加原始网络参数的情况下，为特征图推断三维注意力权重 1、提出优化能量函数以发掘每个神经元的重要性 2、针对能量函数推导出一种快速解析解，不超过10行代码即可实现。 2、注意力机制比较：   不同注意模块的结构设计和参数比较。运算符有:空间(GAP)或通道平均池化(CAP)、空间(GMP)或通道最大池化(CMP)、沿空间维度计算的标准偏差(GSP)、标准卷积(C2D)或基于通道的卷积(C1D)、标准(FC)或通
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-30 1303
在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道注意力和空间注意力模块不同，我们的模块为特征图推断3D注意力权重，而无需向原始网络添加参数。具体来说，我们基于一些知名的神经科学理论，提出通过优化能量函数来找出每个神经元的重要性。我们进一步推导出一个快速的闭式解，并展示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操作符是基于能量函数的解选择的，避免了大量结构调整的工作。
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08-25 2238
【代码】yolov7添加CA(Coordinate attention)注意力机制。
YOLOv5改进系列（7）——添加SimAM注意力机制
路人贾的博客
06-04 5808
手把手教你在YOLOv5中加入SimAM注意力机制，文内含两种方法，小白也能看懂！
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包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
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目标检测科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力【原理讲解及代码！！！】
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03-25 1万+
SimAM 是一种轻量级、无参数的卷积神经网络注意力机制，它通过计算特征图的局部自相似性来生成注意力权重，无需引入任何额外参数，即可有效提升 CNN 的性能。
siman注意力机制
02-27
### SimAM 注意力机制简介 SimAM 是一种简单且无需参数的注意力模块，专为卷积神经网络设计。该方法通过最大化通道间和空间位置间的互信息来增强特征表示能力[^1]。 ### 工作原理 SimAM 的核心思想在于利用局部窗口内的最大响应值作为激活门限，从而实现自适应的空间注意力计算。具体来说： - 对于给定输入特征图 \( X \in R^{H×W×C} \)，其中 H 表示高度，W 表示宽度，C 表示通道数； - 计算每个像素点与其邻域内所有像素的最大值 MaxPool(X) 和原始值之间的差异； - 使用 Sigmoid 函数将此差异转换成权重矩阵 W，以此调整原特征图中的重要性分布。 这种基于阈值的方法不仅简化了模型结构，还有效减少了计算开销，在保持高性能的同时不会增加任何额外可训练参数。 ### Python 实现代码 以下是 SimAM 模块的一个 PyTorch 版本实现： ```python import torch import torch.nn as nn class SimAM(nn.Module): def __init__(self, e_lambda=0.01): super().__init__() self.e_lambda = e_lambda def forward(self, x): b, c, h, w = x.size() # Calculate the maximum value within a local window (using max pooling) n_x = x.view(b * c, -1) mn = n_x.mean(dim=-1).view(b*c, 1, 1, 1) square_mean = (n_x ** 2).mean(-1).view(b, c, 1, 1) lambda_ = 1 / ((square_mean - mn**2 + 1e-8)**0.5) * self.e_lambda attention_weights = torch.exp((-lambda_) * (torch.max(x, dim=1)[0].unsqueeze(1)-x)) out = attention_weights*x return out ```
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