YOLOv5改进教程之添加注意力机制

本文主要给大家讲解一下，如何在yolov5中添加注意力机制，

这里提供SE通道注意力的改进方法，其他注意力的添加方法，大同小异

首先找到SE注意力机制的pytorch代码

class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, c1, r=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.l1 = nn.Linear(c1, c1 // r, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.l2 = nn.Linear(c1 // r, c1, bias=False)
        self.sig = nn.Sigmoid()
 
    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avgpool(x).view(b, c)
        y = self.l1(y)
        y = self.relu(y)
        y = self.l2(y)
        y = self.sig(y)
        y = y.view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

直接把SE注意力机制的程序，复制到models文件夹下面的common.py文件中

然后找到yolo.py，在这个文件中找到下面这一行

 然后把SE添加到这个注册表里，

 直接在C3Ghost后面加上SELayer

然后是要修改yaml文件，对于SE这种即插即用的注意力机制，输入和输出的通道数相同，所以不会影响其他模块的运行

注意力机制也可以插在其他地方，只要注意把通道数对应好就行

然后head部分也要进行相应的修改，因为我们多加了一层，所以需要保持head以及最后的输出层不变就得稍微改一下head部分，同样，注意力机制也可以放在head里面，跟加在backbone里面的方法相同。

这是原始的head部分，需要修改成下面这样

因为我们把SE注意力机制插在第八层之后，所以原先的14层就变成了15层，同样的，最后的输出也需要把层数加一。

添加这些注意力机制是yolov5最基础的改进，但是说实话，注意力机制可以添加在很多的地方，不一定会有效果，所以插在哪里效果最好就需要大家自行讨论了。 注意力机制也有很多种，se注意力机制应该是属于最基础的通道注意力了吧

总结

到此这篇关于YOLOv5改进教程之添加注意力机制的文章就介绍到这了,更多相关YOLOv5添加注意力机制内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！