yolov8-SEAttion注意力机制的结构图
时间: 2024-06-22 16:01:00 浏览: 16
YOLOv8(You Only Look Once version 8)是一种流行的实时物体检测算法,其SEAttention(Squeeze-and-Excitation Attention)机制是在基础版本上加入的一种改进,以提高模型对不同特征区域的关注程度和特征的表达能力。
SEAttention结构主要包括两个核心部分:
1. Squeeze(压缩):首先,网络将特征图压缩成一个固定大小的一维向量,这通常通过全局平均池化(Global Average Pooling, GAP)完成,目的是提取出每个位置的全局特征信息。
2. Excitation(激励):接着,对压缩后的向量进行两层全连接(FC)处理,第一层用于线性变换,第二层使用sigmoid激活函数生成一个通道权重,这个权重用来调整原始特征图中每个通道的重要性。这样做的目的是赋予网络动态调整不同特征通道的能力,使得模型能够关注关键特征并抑制不重要或冗余的信息。
在YOLOv8中,这些注意力模块通常会应用在特征金字塔的不同层级,例如在特征图的每个下采样层之后,以增强不同尺度下的特征处理能力。
相关问题
YOLOv5-6.0注意力机制改进
YOLOv5是一种目标检测算法,它采用了一系列创新性的技术和改进,相比于以往的版本在准确率和速度上都有了较大的提升。其中,YOLOv5-6.0加入了注意力机制的改进,具体介绍如下:
1. SE模块
在YOLOv5-6.0中,作者引入了SE模块,即Squeeze-and-Excitation模块,它能够对特征图中的通道进行自适应加权。具体来说,SE模块分为两个步骤:第一步是通过全局平均池化将特征图降维成一个向量;第二步是通过两个全连接层对该向量进行处理,得到一个权重向量。然后,将该权重向量乘以原特征图,即可得到加权后的特征图。
2. CBAM模块
除了SE模块外,YOLOv5-6.0还引入了CBAM模块,即Convolutional Block Attention Module。与SE模块类似,CBAM模块也是对通道进行自适应加权。不同的是,CBAM模块包括两个子模块:Channel Attention Module(CAM)和Spatial Attention Module(SAM)。其中,CAM用于对通道进行加权,而SAM用于对空间位置进行加权。通过这种方式,CBAM模块能够更好地捕捉物体的局部和全局特征。
yolov8添加CBAM注意力机制结构图
YOLOv8是一种目标检测算法,它是YOLO系列算法的最新版本。在YOLOv8中,CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制被添加到网络结构中,以提高目标检测的性能。
CBAM注意力机制结构图如下所示:
```
+--+
| |
| Spatial |
| Attention |
| |
+--+--+
|
|
v
+--+--+
| |
| Channel |
| Attention |
| |
+--+--+
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|
v
+--+--+
| |
| Feature |
| Fusion |
| |
+--+
|
|
v
+--+
| |
| Convolution |
| Layers |
| |
+--+
```
CBAM注意力机制由两个部分组成:空间注意力和通道注意力。空间注意力模块用于捕捉图像中不同位置的重要信息,而通道注意力模块则用于捕捉不同通道之间的相关性。这两个模块的输出通过特征融合模块进行融合,然后输入到后续的卷积层进行目标检测。