yolov5注意力机制代码
时间: 2023-10-02 14:11:55 浏览: 42
根据引用和引用的内容,可以得知在YOLOv5-5.0版本代码中添加了注意力机制。这样就在yolov5s主干网络中添加了SE注意力机制。具体的注意力机制代码可以参考上述提到的两个引用中的链接,其中包括了添加注意力机制的代码和修改后的代码。同时,根据引用中的内容,该注意力机制的改进使得在VOC数据集上的精确度从76%提升至77%。因此,你可以通过查阅上述引用中提供的链接来获取详细的yolov5注意力机制的代码。
相关问题
YOLOV5注意力机制
YOLOv5是一种目标检测算法,在其5.0版本和7.0版本中可以添加注意力机制。为了在YOLOv5中添加注意力机制,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在yolov5/models文件夹下新建一个yolov5s_SE.yaml文件。
2. 将提供的SE(Squeeze-and-Excitation)注意力代码添加到common.py文件末尾。
3. 在yolov5/models/yolo.py文件中将SE注意力的类名添加进去。
4. 修改yolov5s_SE.yaml文件,将SE注意力加到你想添加的位置。
5. 修改train.py文件的'--cfg'默认参数,然后开始训练。
以上是在YOLOv5中添加注意力机制的步骤。注意力机制可以提高目标检测算法的性能和准确性,使得算法能够更好地关注重要的图像区域。
yolov5 ECA注意力机制代码
抱歉,我不太明白您的问题。您是想了解 YOLOv5 中 ECA 注意力机制的代码实现吗?如果是的话,我可以为您提供一些参考资料。
在 YOLOv5 中,ECA 注意力机制是通过一个名为 `EfficientChannelAttention` 的类来实现的。该类定义在 `models.common` 模块中,其代码如下:
```python
class EfficientChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, ratio=16):
super(EfficientChannelAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
self.fc1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // ratio, 1, bias=False)
self.relu1 = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Conv2d(in_channels // ratio, in_channels, 1, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
out = avg_out + max_out
return self.sigmoid(out)
```
在这个类中,首先使用 `nn.AdaptiveAvgPool2d` 和 `nn.AdaptiveMaxPool2d` 对输入进行平均池化和最大池化操作,然后将两个池化结果分别传入两个卷积层中进行特征提取,最后将两个特征图相加并通过 Sigmoid 函数进行归一化,得到最终的注意力权重。