yolov5加CBAM

引用和提到了在yolov5中加入了CBAM（Channel Attention Module和Spatial Attention Module）注意力机制。具体的操作步骤如下：
1. 修改common.py文件，添加CBAM模块。
2. 修改yolo.py文件，将CBAM模块应用到网络中。
3. 修改网络配置文件yolov5x-seg.yaml，以指定使用CBAM模块。

在添加CBAM之前，可以进行训练并记录结果。然后添加CBAM之后，再次进行训练并记录结果。比较两次训练的结果，以评估CBAM对yolov5性能的影响。

相关问题

yolov5加cbam过时了吗

Yolov5是一种流行的目标检测框架，而CBAM是一种常见的注意力机制。虽然CBAM在一些图像识别任务中表现良好，但在目标检测任务中使用CBAM并不是一成不变的选择。事实上，使用CBAM对于目标检测任务可能不一定是最佳的选项。

在最新的研究中，一些新型的注意力机制已经被提出并得到应用。例如，SENet（Squeeze-and-Excitation Network）就是近期被广泛使用的一种注意力机制，其在目标检测任务中取得了很好的效果。

因此，不能单纯地认为Yolov5加上CBAM就可以达到最好的效果。针对不同的任务，需要通过实验找到最适合的注意力机制。同时，针对未来的研究，需要不断创新和尝试新型的注意力机制以提升目标检测的性能。

yolov8加cbam

引用:在yolov5-6.1版本中，添加了CBAM（Channel Attention Module）注意力机制。引用:如果希望在yolov8中添加CBAM模块，可以在SPPF模块后添加一层CBAM模块，并设置参数为[512,7]，其中7为Spatial Attention对应的卷积核大小。可以使用对应的yaml配置文件进行训练，例如使用以下命令：yolo task=detect mode=train model=myyolo.yaml data=datasets/data/MOT20Det/VOC2007/mot20.yaml batch=32 epochs=80 imgsz=640 workers=16 device='0,1,2,3'。引用:如果使用V8的CBAM模块，则不需要更改modules.py的内容。如果使用自己的注意力模块，只需要在task.py文件后面添加对应的代码即可。
因此，要在yolov8中添加CBAM模块，可以按照上述方法在SPPF模块后添加CBAM模块，并进行相应的配置和训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5-6.1-CBAM.zip](https://download.csdn.net/download/FriendshipTang/87733822)[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%"]
- *2* *3* [YOLOV8改进：如何增加注意力模块？（以CBAM模块为例）](https://blog.csdn.net/qq_52358603/article/details/129714350)[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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