yolov7-e6e加上GAM注意力模組
时间: 2024-05-21 19:08:26 浏览: 130
yolov8添加注意力机制-学习记录
YOLOv7是一种目标检测算法,而E6E和GAM是其改进版的变体。其中,E6E指的是EfficientDet-D6,它在YOLOv7的基础上使用了EfficientDet的网络架构,具有更好的精度和速度;而GAM则是Global Attention Module的缩写,它是一种注意力机制,在YOLOv7-E6E中被加入到了目标检测的网络中。
通过使用GAM模块,YOLOv7-E6E可以更好地关注目标物体的重要特征,从而提高检测精度和鲁棒性。GAM模块可以在不同的网络层中使用,包括卷积层和全连接层。在卷积层中,GAM模块通过计算每个通道的全局池化值来生成一个全局注意力向量,然后将该向量与原始特征图相乘,以获得加权特征图。在全连接层中,GAM模块则通过对所有神经元的输出进行加权平均来生成一个全局注意力向量。
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