yolov5添加CA注意力
时间: 2023-10-27 12:05:46 浏览: 152
添加注意力机制的YOLOv5算法源码(支持yoloX和小型网络添加).zip
Yolov5是一种目标检测算法,它在yolov4的基础上进行了改进。其中,yolov5添加了CA注意力机制,以提高模型对输入数据的空间结构理解。具体来说,yolov5在骨干网络中添加了CA注意力模块,用于对输入特征图进行加权处理,以便更好地捕捉目标的空间信息。在yolov5中,CA注意力模块的输入是一个特征图,其形状为[C, H, W],其中C表示通道数,H表示高度,W表示宽度。通过将原始输入特征图与宽度和高度方向上的注意力分数相乘,可以得到CA注意力机制的输出。这样,yolov5可以更好地理解不同位置之间的关系,从而提高目标检测的准确性和效率。
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