python为现有yolov5模型增加cbam
时间: 2023-06-24 20:06:02 浏览: 110
要为现有的 YOLOv5 模型增加 CBAM,可以按照以下步骤进行:
1. 下载 CBAM 的代码
CBAM 的代码可以从 GitHub 上进行下载。可以使用以下命令进行下载:
```bash
git clone https://github.com/Jongchan/attention-module.git
```
2. 将 CBAM 应用于 YOLOv5
将 CBAM 应用于 YOLOv5,需要进行以下步骤:
- 将 CBAM 的代码中的 `cbam.py` 文件复制到 YOLOv5 的 `models/yolo` 目录下。
- 在 `yolo.py` 文件中导入 `CBAM` 类:
```python
from models.yolo.cbam import CBAM
```
- 修改 `CSPDarknet` 类中的 `make_residual` 方法,增加 CBAM 模块的调用:
```python
def make_residual(self, h, c, n, stride=1, g=1, e=None):
for i in range(n):
if i == 0:
h = CBAM(c)(h) # CBAM 模块
h = residual(c, c*2, stride, g, e)(h)
else:
h = residual(c*2, c, 1, g, e)(h)
return h
```
- 在 YOLOv5 的配置文件中增加 CBAM 的参数:
```yaml
nc: 80 # 类别数
depth_multiple: 0.33 # 模型深度的缩放因子
width_multiple: 0.50 # 模型宽度的缩放因子
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # anchor box 1
- [30,61, 62,45, 59,119] # anchor box 2
- [116,90, 156,198, 373,326] # anchor box 3
backbone:
# ...
head:
# ...
cbam: True # 是否使用 CBAM
```
完成以上步骤后,就可以使用增加了 CBAM 的 YOLOv5 模型进行目标检测了。