YOLOv5-6.1添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）提升目标检测性能！

2023-09-28 00:39:24

在 YOLOv5 中集成注意力机制：提升目标检测精度

摘要

随着目标检测技术不断进步，YOLOv5 因其在准确性和速度之间的出色平衡而广受关注。然而，在复杂背景下，YOLOv5 可能会误将无关信息识别为目标，从而影响检测精度。为了解决这一挑战，本文提出了一种在 YOLOv5-6.1 中集成注意力机制的方法，以显著提高目标检测性能。

理解注意力机制

注意力机制是一种受人类视觉注意启发的技术，它帮助模型优先关注重要的特征，同时抑制不相关的细节。它通过一个注意力模块计算每个特征图中的权重，然后将这些权重与特征图相乘。这将创建新的特征图，其中重要特征的权重更高，从而使模型能够集中精力。

在 YOLOv5-6.1 中集成注意力机制

将注意力机制集成到 YOLOv5-6.1 的步骤如下：

注册注意力模块
在 C3 块中添加注意力模块
修改 YOLOv5s.yaml 配置文件以启用注意力机制

代码示例

import torch.nn as nn

class SE(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, ratio=16):
        super().__init__()
        # ...

    def forward(self, x):
        # ...

# 修改 models/yolo.py
# 在 C3 块中添加 SE 注意力模块
return Focus(3, 32, 3) + \
       Conv(32, 64, k=3, s=2) + \
       C3(64, 128, n=2) + \
       Conv(128, 256, k=3, s=2) + \
       C3(256, 512, n=2) + \
       Conv(512, 1024, k=3, s=2) + \
       SPP(1024) + \
       Conv(1024, 256, k=1) + \
       Upsample(None, 2, 'nearest') + \
       Conv(128 + 256, 256, k=3) + \
       SE(256, 256) + \  # 添加 SE 注意力模块
       Conv(256, 512, k=3) + \
       Upsample(None, 2, 'nearest') + \
       Conv(256 + 512, 256, k=3) + \
       SE(256, 256) + \  # 添加 SE 注意力模块
       Conv(256, 128, k=3)

# 修改 yolov5s.yaml 配置文件
# 启用 SE 注意力模块
attention:
  SE: True
  CBAM: False
  ECA: False
  CA: False