在YOLOv5中增加SENet模块的结构 给出添加结构后的模型结构图 而不是相应的代码

时间: 2024-05-08 13:21:15 浏览: 18
在 YOLOv5 中增加 SE 模块的结构可以通过在卷积层后添加 Squeeze-and-Excitation 模块来实现。下面是添加 SE 模块后的 YOLOv5 模型结构图: ``` +---------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Input | +---------------------------------------------------------------------------------------------------+ | | | +-----------------------+ | | | Conv2d (3, 32, 3x3, 1) | | | +-----------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Conv2d (32, 64, 3x3, 2) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | BottleneckCSP (64) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Squeeze-and-Excitation | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | BottleneckCSP (128) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Squeeze-and-Excitation | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | BottleneckCSP (256) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Squeeze-and-Excitation | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | BottleneckCSP (512) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Squeeze-and-Excitation | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | BottleneckCSP (1024) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Squeeze-and-Excitation | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Conv2d (1024, 512, 1x1) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Upsample (2x) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Concatenate (256+512) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | BottleneckCSP (512) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Squeeze-and-Excitation | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Conv2d (512, 256, 1x1) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Upsample (2x) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Concatenate (128+256) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | BottleneckCSP (256) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Squeeze-and-Excitation | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Conv2d (256, 256, 3x3) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | Conv2d (256, 3*(80+5), 1x1) | | | +------------------------+ | | | | | +------------------------+ | | | YOLO Layer | | | +------------------------+ | | | +---------------------------------------------------------------------------------------------------+ ``` 其中,Squeeze-and-Excitation 模块可以通过以下公式来计算: $$ \begin{aligned} \text{SE}(x) &= \text{Excite}(\text{Squeeze}(x)\odot x) \\ \text{Squeeze}(x)_c &= \operatorname{GlobalAvgPool}(x_c) \\ \text{Excite}(z)_c &= \sigma(W_2\delta(W_1z_c)) \\ \end{aligned} $$ 其中,$\text{Squeeze}(x)$ 是将 $x$ 进行全局平均池化得到的特征图,$\text{Excite}(z)$ 是一个 MLP(多层感知机),用于计算通道权重,$\odot$ 表示逐元素相乘,$\sigma$ 表示 sigmoid 函数,$W_1$ 和 $W_2$ 是 MLP 的权重。 注意,上述模型结构图中仅包含一个 Squeeze-and-Excitation 模块,实际上可以在每个 BottleneckCSP 模块后都添加一个 Squeeze-and-Excitation 模块。

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