yolov5添加cbam

要在 YOLOv5 中添加 CBAM，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载 CBAM 模块的代码库。

2. 在 YOLOv5 的代码库中找到主文件 yolo.py。

3. 在 yolo.py 文件中找到 YOLOv5 模型的定义部分，即 Model 类。

4. 在 Model 类中添加 CBAM 模块的定义，包括注意力机制和池化操作。

5. 将 CBAM 模块添加到 YOLOv5 模型的主干网络中，即添加到 CSPDarknet53 或 CSPDarknet 的主干网络中。

6. 在训练脚本中添加 CBAM 模块的损失函数和优化器。

7. 运行训练脚本，训练 CBAM YOLOv5 模型。

请注意，以上步骤仅供参考，具体的实现方式可能因您的需求和代码库的不同而有所不同。建议您查看 CBAM 和 YOLOv5 的官方文档，以获取更多详细信息。

相关问题

yolov5添加CBAM

要在Yolov5中添加CBAM，你需要在代码中的相应位置添加CBAM模块。根据提供的引用内容，你可以在models文件夹下的common.py文件中找到相应的位置进行添加。

首先，你需要将CBAM的代码添加到common.py文件中。根据引用\[1\]和引用\[2\]，你可以将ECA和SimAM两个类的代码添加到common.py文件中。

然后，根据引用\[3\]，你需要在Yolov5的代码中找到第1行和第8行末尾的位置进行修改。在这两个位置，你需要添加CBAM。

具体做法是，在if语句中添加CBAM，如下所示：

if m in (Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP, C3, C3TR, C3SPP, C3Ghost, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x, CBAM):
    c1, c2 = ch\[f\], args\[0\]
    if c2 != no: # if not output
        c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)
    args = \[c1, c2, *args\[1:\]\]
    if m in \[BottleneckCSP, C3, C3TR, C3Ghost, C3x, CBAM\]:
        args.insert(2, n) # number of repeats
        n = 1

这样，你就成功地在Yolov5中添加了CBAM模块。记得保存修改后的代码并重新运行程序。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5改进之加入CBAM,SE,ECA,CA,SimAM,ShuffleAttention,Criss-CrossAttention,CrissCrossAttention多种...](https://blog.csdn.net/Wansit/article/details/128783023)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

YOLOv5添加CBAM 机制

要在YOLOv5中添加CBAM机制，需要进行以下步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
from models.common import Conv

2. 定义CBAM模块中的两个核心操作：通道注意力和空间注意力。

class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
        self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
        out = self.sigmoid(avg_out + max_out)
        return out


class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()
        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
        self.conv1 = Conv(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        x = self.conv1(x)
        out = self.sigmoid(x)
        return out

3. 在YOLOv5的网络结构中，添加CBAM模块。

class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16, kernel_size=7):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.ca = ChannelAttention(in_planes, ratio)
        self.sa = SpatialAttention(kernel_size)

    def forward(self, x):
        out = self.ca(x) * x
        out = self.sa(out) * out
        return out

4. 在YOLOv5的主干网络中调用CBAM模块。

class CSPDarknet53(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(CSPDarknet53, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.downsample = nn.Sequential(
            Conv(3, 32, 3, stride=2),
            Conv(32, 64, 3, stride=2),
            ResLayer(64, 64, 1),
            Conv(64, 128, 3, stride=2),
            ResLayer(128, 128, 2),
            ResLayer(128, 128, 1),
            Conv(128, 256, 3, stride=2),
            ResLayer(256, 256, 8),
            ResLayer(256, 256, 1),
            Conv(256, 512, 3, stride=2),
            ResLayer(512, 512, 8),
            ResLayer(512, 512, 1),
            Conv(512, 1024, 3, stride=2),
            ResLayer(1024, 1024, 4),
        )
        self.conv = nn.Sequential(
            Conv(1024, 512, 1),
            Conv(512, 1024, 3),
            Conv(1024, 512, 1),
            CBAM(512),
            Conv(512, 1024, 3),
            Conv(1024, 512, 1),
            CBAM(512),
            Conv(512, 1024, 3),
        )
        self.head = nn.Sequential(
            Conv(512, 256, 1),
            nn.Upsample(scale_factor=2),
            Conv(256 + 512, 256, 1),
            Conv(256, 512, 3),
            Conv(512, 256, 1),
            Conv(256, 512, 3),
            Conv(512, 256, 1),
            Conv(256, 512, 3),
            Conv(512, 512, 1),
            nn.Upsample(scale_factor=2),
            Conv(512 + 256, 256, 1),
            Conv(256, 512, 3),
            Conv(512, 256, 1),
            Conv(256, 512, 3),
            Conv(512, 256, 1),
            Conv(256, 512, 3),
            Conv(512, self.num_classes, 1),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.downsample(x)
        x = self.conv(x)
        x = self.head(x)
        return x

通过以上步骤，就可以在YOLOv5中添加CBAM机制了。