将yolov7中前三个CBS中的3×3的卷积换成MHSA怎么样
时间: 2024-03-11 18:45:50 浏览: 134
在YOLOv8中替换卷积为DCNv3,实现有效涨点
在YOLOv7的前三个CBS(Convolutional Block Set)中,包含了卷积层、批量归一化层和激活函数。如果你想使用MHSA(Multi-Head Self-Attention)代替这三个CBS中的3x3卷积,可以按照以下步骤进行:
1. 将卷积层替换为自注意力层
2. 删除批量归一化层和激活函数
3. 将自注意力层的输出与残差连接(Residual Connection)相加
具体实现方式如下:
1. 将YOLOv7源代码中的conv、bn和mish三个函数改成mhattention、None和None,即可将卷积层替换为自注意力层。
2. 将源代码中的下列代码删除:
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
self.act1 = nn.Mish()
这样就可以删除批量归一化层和激活函数了。
3. 将自注意力层的输出与残差连接(Residual Connection)相加,即将源代码中的下列代码:
x = self.act1(self.bn1(self.conv1(inputs)))
改为如下的代码:
x = self.mhattention(inputs)
x += inputs
这样就完成了将YOLOv7中前三个CBS中的3x3卷积换成MHSA的操作。需要注意的是,这样的修改可能会影响模型的训练和推理效果,需要进行一定程度的调试和优化。
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