yolov5注意力机制cbam

Yolov5并没有直接实现注意力机制CBAM（Convolutional Block Attention Module），而是采用了一种不同的注意力机制。Yolov5中使用的注意力机制是SE（Squeeze-and-Excitation）模块，用于增强模型在不同特征图上的重要性权重。

SE模块通过学习特征图的通道权重，以自适应的方式调整它们的重要性。具体而言，SE模块包括一个全局平均池化层，用于降低特征图的空间维度为一个全局向量。然后，通过一个小型神经网络，将该全局向量变换为两个可学习的权重，用于对每个通道进行重新加权。最后，将这些权重应用到原始特征图上，以增强重要信息。

虽然Yolov5没有直接使用CBAM，但SE模块已经在模型中表现良好，并且在目标检测任务中取得了不错的性能。

相关问题

yolov8添加注意力机制CBAM

您好！对于在YOLOv8中添加注意力机制CBAM，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的模块和库：

   import torch
   import torch.nn as nn

2. 定义CBAM模块：

   class CBAM(nn.Module):
       def __init__(self, channels, reduction=16):
           super(CBAM, self).__init__()
           self.channels = channels
           self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
           self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
           
           self.fc1 = nn.Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1, padding=0)
           self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
           self.fc2 = nn.Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1, padding=0)
           
           self.sigmoid_channel = nn.Sigmoid()
           
           self.conv_after_concat = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
           self.sigmoid_spatial = nn.Sigmoid()
           
       def forward(self, x):
           avg_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.avg_pool(x))))
           max_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.max_pool(x))))
           channel_out = self.sigmoid_channel(avg_out + max_out)
           
           spatial_out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
           spatial_out = self.conv_after_concat(spatial_out)
           spatial_out = self.sigmoid_spatial(spatial_out)
           
           return x * channel_out * spatial_out

3. 在YOLOv8的特征提取部分使用CBAM模块：

   class YOLOv8(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(YOLOv8, self).__init__()
           # ...
           self.cbam = CBAM(channels=XX)
           # ...
           
       def forward(self, x):
           # ...
           x = self.cbam(x)
           # ...
           return x

请注意，上述代码中的`XX`需要替换为适合您的网络的通道数。这是一个简单的示例，您还可以根据需要进行更改和调整。

希望能对您有所帮助！如果您有任何疑问，请随时提问。

YOLOv5在neck添加cbam注意力机制公式推导

在 YOLOv5 的 neck 中添加 CBAM 注意力机制的公式推导如下：

假设输入特征图为 $X \in \mathbb{R}^{C \times H \times W}$，$C$、$H$、$W$ 分别表示通道数、高度和宽度。CBAM 注意力机制包括两个模块：通道注意力和空间注意力。

1. 通道注意力

首先，计算全局平均池化值：

$$\mathbf{a}_c = \frac{1}{H \times W} \sum_{i=1}^{H} \sum_{j=1}^{W} X_{c, i, j}$$

其中 $\mathbf{a}_c \in \mathbb{R}^C$ 表示通道 $c$ 的全局平均池化值。

接着，对全局平均池化值进行两层全连接层：

$$ \mathbf{z} = \mathrm{ReLU}(\mathbf{W}_2\delta(\mathbf{W}_1\mathbf{a})) $$

其中，$\mathbf{W}_1 \in \mathbb{R}^{C' \times C}$，$\mathbf{W}_2 \in \mathbb{R}^{C \times C'}$，$\delta$ 表示批归一化，ReLU 表示激活函数。

最后，对每个通道进行缩放，得到通道注意力的权重 $\mathbf{s} \in \mathbb{R}^C$：

$$\mathbf{s}_c = \frac{1}{Z} \mathbf{z}_c$$

其中，$Z = \sum_{c=1}^{C} \mathbf{z}_c$。

2. 空间注意力

对于每个通道 $c$，我们可以将其空间特征图视为一个向量 $\mathbf{x}_c \in \mathbb{R}^{H \times W}$，然后计算其对应的空间注意力权重 $\mathbf{r}_c \in \mathbb{R}^{H \times W}$：

$$ \mathbf{r}_c = \mathrm{softmax}(f(\mathbf{x}_c)) $$

其中，$f$ 表示一个卷积层和一个 sigmoid 激活函数，用于学习权重。$\mathrm{softmax}$ 表示对每个位置进行 softmax 归一化。

最后，将通道注意力权重和空间注意力权重相乘，得到最终的注意力权重 $\mathbf{w}_c \in \mathbb{R}^{H \times W}$：

$$\mathbf{w}_c = \mathbf{s}_c \odot \mathbf{r}_c$$

其中，$\odot$ 表示逐元素相乘。最终的特征图为：

$$Y_{c, i, j} = X_{c, i, j} \cdot \mathbf{w}_{c, i, j}$$

这样，我们就完成了 CBAM 注意力机制的推导。