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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-477742.html
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?前 言： 作為當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法YOLOv7，已經(jīng)集合了大量的trick，但是還是有提高和改進(jìn)的空間，針對具體應(yīng)用場景下的檢測難點，可以不同的改進(jìn)方法。此后的系列文章，將重點對YOLOv7的如何改進(jìn)進(jìn)行詳細(xì)的介紹，目的是為了給那些搞科研的同學(xué)需要創(chuàng)新點或
CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一種注意力機(jī)制，它通過關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的重要特征來增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的性能。CBAM的原理可以分為兩個部分：空間注意力模塊和通道注意力模塊。 空間注意力模塊：該模塊關(guān)注輸入特征圖的每個空間位置的重要性。它首先對特征
提示：文章寫完后，目錄可以自動生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔 本文主要介紹一種在YOLOv5-7.0中添加EMA注意力機(jī)制的方法。EMA注意力機(jī)制原論文地址，有關(guān)EMA注意力機(jī)制的解讀可參考文章。 在yolov5的models文件中新建一個名為EMA.py文件，將下述代碼復(fù)制到EMA.py文件中并
從這篇開始我們進(jìn)入YOLOv5改進(jìn)系列。那就先從最簡單的添加注意力機(jī)制開始吧?。ǎ幔┄J 【YOLOv5改進(jìn)系列】前期回顧： YOLOv5改進(jìn)系列（0）——重要性能指標(biāo)與訓(xùn)練結(jié)果評價及分析 目錄
目錄 ? 1.CA注意力機(jī)制 2.YOLOv5添加注意力機(jī)制 送書活動 ? CA（Coordinate Attention）注意力機(jī)制是一種用于加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)模型對輸入數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)理解的注意力機(jī)制。CA 注意力機(jī)制的核心思想是引入坐標(biāo)信息，以便模型可以更好地理解不同位置之間的關(guān)系。如下圖： 1. 輸入特征
1、在yolov5/models下面新建一個CoTAttention.py文件，在里面放入下面的代碼 代碼如下： 2、找到y(tǒng)olo.py文件，進(jìn)行更改內(nèi)容 在29行加一個 from models.CoTAttention import CoTAttention , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我選擇的yolov5s.yaml文件(你可以根據(jù)自己需求進(jìn)行選擇），將剛剛寫
1、在yolov5/models下面新建一個SimAM.py文件，在里面放入下面的代碼 代碼如下： 2、找到y(tǒng)olo.py文件，進(jìn)行更改內(nèi)容 在26行加一個 from models SimAM import SimAM , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我選擇的yolov5s.yaml文件(你可以根據(jù)自己需求進(jìn)行選擇），將剛剛寫好的模塊SimAM加
1、在yolov5/models下面新建一個ShuffleAttention.py文件，在里面放入下面的代碼 代碼如下： 2、找到y(tǒng)olo.py文件，進(jìn)行更改內(nèi)容 在28行加一個 from models.ShuffleAttention import ShuffleAttention , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我選擇的yolov5s.yaml文件(你可以根據(jù)自己需求進(jìn)行選擇），
最近在學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測領(lǐng)域的yolov5算法，發(fā)現(xiàn)PSA（極化自注意力機(jī)制）對于該算法的改進(jìn)可能有用，于是在網(wǎng)上幾經(jīng)搜尋，無果，遂自己動手寫了一個，現(xiàn)分享給大家 論文鏈接: Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression 代碼地址: https://github.com/DeLightCMU/PSA 使用效果
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