yolov5 simam注意力机制

Yolov5 SimAM是Yolov5目标检测算法中的一种注意力机制。SimAM是一种无参注意力机制，与SE（Squeeze-and-Excitation）、CBAM（Convolutional Block Attention Module）、ECA（Efficient Channel Attention）等相比，在推理速度方面表现相当，优于CBAM和SRM（Selective Refinement Module）。SimAM可以通过在Yolov5的配置文件.yaml中进行相应的配置来启用。

注意力机制在计算机视觉领域中被广泛应用，用于提取图像中重要的特征信息。SE、Coordinate Attention、CBAM、ECA、SimAM等都是常见的注意力机制。每种注意力机制都有其独特的原理和应用场景。SE注意力机制主要关注通道间的关系，CBAM注意力机制则结合了通道注意力和空间注意力，ECA注意力机制则通过计算通道之间的自适应加权系数来增强特征表示能力，而SimAM是一种无参注意力机制，不需要额外的参数学习。

总之，Yolov5中的SimAM注意力机制是一种推理速度较快且表现优秀的无参注意力机制，可以通过在配置文件.yaml中进行相应的配置来启用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov5添加注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_56247038/article/details/124845508)[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: 50%"]
- *2* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127419661)[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: 50%"]
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