GAM yolov7

GAM（Global Attention Mechanism）是一种全局注意力机制，用于提高目标检测算法的准确性。在YOLOv7中，可以通过引入GAM来改进算法。配置文件中的相关步骤包括：加入GAM模块、配置common.py文件、配置yolo.py文件和配置yolov5_GAM.yaml文件。\[1\]\[2\]

GAM结构图显示了其包含的两个子模块：CAM（Channel Attention Module）和SAM（Spatial Attention Module）。CAM用于通道上的注意力，SAM用于空间上的注意力。这种结构不仅可以节约参数和计算力，还可以作为即插即用的模块集成到现有的网络架构中。\[3\]

因此，通过引入GAM和相应的配置文件，可以超越CBAM并提高目标检测算法的准确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127621528)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [涨点技巧：注意力机制---Yolov5/Yolov7引入CBAM、GAM、Resnet_CBAM](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/129611391)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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