yolov7 tripletattention
时间: 2023-09-08 12:09:43 浏览: 93
Yolov7的Triplet Attention是一种注意力机制,在Yolov5/Yolov7网络中添加了该模块以提升性能。该注意力由三个平行的分支组成,其中两个分支负责捕获通道C和空间H或W之间的跨维交互,最后一个分支类似于CBAM,用于构建空间注意力。最终,三个分支的输出通过平均求和的方式进行融合。通过引入Triplet Attention,Yolov7网络在处理不同数据集、小目标和遮挡物时能够取得明显的性能提升。
值得注意的是,之前已经有关于在YOLO系列算法中添加注意力机制的教程,并实现了多种注意力模块及相应的代码。在这些教程中,将注意力模块的添加方式进行了分类编写,并模板化,使得每个注意力模块可以直接插入到任何模板中。这种添加方式更简单、更鲁棒,适合初学者入门使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [注意力机制:基于Yolov5/Yolov7的Triplet注意力模块,即插即用,效果优于cbam、se,涨点明显](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130386790)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [番外篇 | 20+ 种注意力机制及代码 适用于YOLOv5/v7/v8(新增5种v7模板)](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/129108082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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