YOLOse注意力机制

YOLOse注意力机制是YOLOV5在原始YOLOV5框架中引入的一种注意力机制。在YOLOV5中，通过在backbone网络的最后一层添加SE结构来增加注意力机制。具体实现是在model/common.py中添加SE类，该类包含了自适应平均池化层、线性层、ReLU激活函数层、线性层和Sigmoid激活函数层。在前向传播过程中，输入特征图经过平均池化和线性层处理后，通过ReLU激活函数和另一个线性层得到注意力权重，并与原始特征图相乘后输出。这样，通过SE注意力机制，网络可以更加关注重要的特征，提高模型的精度。

YOLOV5中还有其他一些修改和调整来提高模型的精度。例如，在训练过程中使用coco128数据集和官方的yolov5s.pt作为预训练模型，训练400个epochs可以获得较好的性能。此外，在head部分也进行了修改，包括使用不同的卷积层、上采样层和连接操作来构建检测头部。这些修改和调整的细节可以在引用和引用中找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOV5引入SE注意力机制以及精度提升问题](https://blog.csdn.net/qq_43419887/article/details/130162052)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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