yolov7加注意力机制

YOLOV7加入了CBAM注意力机制。CBAM注意力机制是由通道注意力模块（CAM）和空间注意力模块（SAM）组成的。CAM使网络关注图像的前景，使网络更关注有意义的区域。而SAM使网络关注到整张图片中富含上下文信息的位置。这两个模块可以串行加入到网络中。具体的代码实现可以在commen.py文件中找到CBAM模块的代码。通过在yolo.py文件中添加CBAM模块，以及在cfg文件中添加CBAM信息，实现了在YOLOV7上加入CBAM注意力机制的功能。
通过在YOLOV7中加入CBAM注意力机制，可以期望提升网络的性能。之前的经验表明，在YOLOV5上添加CBAM注意力机制可以将在VOC数据集上的精确度提升至77%。所以，将CBAM从YOLOV5中搬移到YOLOV7上，并进行适当的调整和优化，可以期待在YOLOV7上获得类似的性能提升。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_43114108/article/details/126019017)[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* [本科毕设-YOLOV5+注意力机制训练测试源码](https://download.csdn.net/download/qq_58133908/87959470)[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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