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YOLOv8 + 改进注意力机制
详细内容
参考这篇博客：点击查看详情：YOLOv5改进、YOLOv7、YOLOv8改进｜YOLO改进超过多种注意力机制，全篇共计30万字（内附改进源代码），原创改进多种Attention注意力机制和Transformer自注意力机制
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文章目录
*
– 最新创新点改进推荐
* YOLOv8 + 改进注意力机制
*
– YOLOv5、YOLOv7 + 注意力机制一览
–
+ 之后继续更新🔥🔥🔥
* 第一种、YOLOv5使用SimAM注意力机制
*
– SimAM注意力机制原理图
– 1.1增加以下SimAM.yaml文件
– 1.2common.py配置
– 1.3yolo.py配置
– 1.4训练模型
– 往期YOLO改进教程导航
YOLOv5、YOLOv7 + 注意力机制一览
YOLOv5 + ShuffleAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：12.添加ShuffleAttention注意力机制
YOLOv5 + CrissCrossAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：13.添加CrissCrossAttention注意力机制
YOLOv5 + S2-MLPv2注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：14.添加S2-MLPv2注意力机制
YOLOv5 + SimAM注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：15.添加SimAM注意力机制
YOLOv5 + SKAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：16.添加SKAttention注意力机制
YOLOv5 + NAMAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：17.添加NAMAttention注意力机制
YOLOv5 + SOCA注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：18.添加SOCA注意力机制
YOLOv5 + CBAM注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：18.添加CBAM注意力机制
YOLOv5 + SEAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：19.添加SEAttention注意力机制
YOLOv5 + GAMAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：20.添加GAMAttention注意力机制
YOLOv5 + CA注意力机制
博客链接🔗🌟：github
YOLOv5 + ECA注意力机制 博客链接🔗🌟：github
更多模块详细解释持续更新中。。。
之后继续更新🔥🔥🔥
第一种、YOLOv5使用SimAM注意力机制
SimAM注意力机制原理图
; 1.1增加以下SimAM.yaml文件
nc: 80
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.50
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23]
- [30,61, 62,45, 59,119]
- [116,90, 156,198, 373,326]
backbone:
[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[-1, 6, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[-1, 9, C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],
[-1, 3, C3, [1024]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],
]
head:
[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]],
[-1, 3, C3, [512, False]],
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]],
[-1, 3, C3, [256, False]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]],
[-1, 3, C3, [512, False]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]],
[-1, 3, C3, [1024, False]],
[-1, 1, SimAM, [1024]],
[[17, 20, 24], 1, Detect, [nc, anchors]],
]
1.2common.py配置
然后 在./models/common.py文件中新增以下代码 （SimAM）
import torch
import torch.nn as nn
class SimAM(torch.nn.Module):
def __init__(self, channels = None,out_channels = None, e_lambda = 1e-4):
super(SimAM, self).__init__()
self.activaton = nn.Sigmoid()
self.e_lambda = e_lambda
def __repr__(self):
s = self.__class__.__name__ + '('
s += ('lambda=%f)' % self.e_lambda)
return s
@staticmethod
def get_module_name():
return "simam"
def forward(self, x):
b, c, h, w = x.size()
n = w * h - 1
x_minus_mu_square = (x - x.mean(dim=[2,3], keepdim=True)).pow(2)
y = x_minus_mu_square / (4 * (x_minus_mu_square.sum(dim=[2,3], keepdim=True) / n + self.e_lambda)) + 0.5
return x * self.activaton(y)
1.3yolo.py配置
在 models/yolo.py文件夹下
- 定位到parse_model函数中
for i, (f, n, m, args) in enumerate(d['backbone'] + d['head']):内部- 对应位置 下方只需要新增以下代码
elif m is SimAM:
c1, c2 = ch[f], args[0]
if c2 != no:
c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)
args = [c1, c2]
1.4训练模型
python train.py --cfg yolov5_SimAM.yaml
往期YOLO改进教程导航
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改进YOLOv5系列：11.ConvNeXt结合YOLO | CVPR2022 多种搭配，即插即用 | Backbone主干CNN模型
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Original: https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/126503550
Author: 芒果汁没有芒果
Title: 改进YOLOv5系列：15.添加SimAM注意力机制
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