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目錄
1.理論介紹
2.修改步驟
2.1 步驟一
? ? ? ? ?2.2 步驟二文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-791504.html
? ? ? ? ?2.3 步驟文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-791504.html
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論文題目：S 2 -MLPV2: IMPROVED SPATIAL-SHIFT MLP ARCHITECTURE FOR VISION 論文鏈接：S 2 -MLPV2: IMPROVED SPATIAL-SHIFT MLP ARCHITECTURE FOR VISION
空間注意力已被廣泛用于提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，使其能夠?qū)Ｗ⒂谥匾畔?。然而，它有一定的局限性。在本文中，我們對空間注意的有效性提出了一個新的觀點，那就是它可以解決卷積核參數(shù)共享的問題。盡管如此，由空間注意產(chǎn)生的注意圖中所包含的信息對于大尺寸卷
寫在前面： 首先感謝兄弟們的關(guān)注和訂閱，讓我有創(chuàng)作的動力，在創(chuàng)作過程我會盡最大能力，保證作品的質(zhì)量，如果有問題，可以私信我，讓我們攜手共進，共創(chuàng)輝煌。 CNN網(wǎng)絡(luò)中，圖像或者說特征圖Feature Map的特征主要分為空間特征（Spatial）和通道（Channel）特征。對于空間
![[YOLOv7/YOLOv5系列算法改進NO.33]引入GAMAttention注意力機制](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/742094-1.png)
?前 言： 作為當前先進的深度學(xué)習(xí)目標檢測算法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，可以不同的改進方法。此后的系列文章，將重點對YOLOv7的如何改進進行詳細的介紹，目的是為了給那些搞科研的同學(xué)需要創(chuàng)新點或
注意力機制（Attention Mechanism）是深度學(xué)習(xí)中一種重要的技術(shù)，它可以幫助模型更好地關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，從而提高模型的性能。注意力機制最早在自然語言處理領(lǐng)域的序列到序列（seq2seq）模型中得到廣泛應(yīng)用，后來逐漸擴展到了計算機視覺、語音識別等多個領(lǐng)域。
![[YOLOv7/YOLOv5系列算法改進NO.4]添加ECA通道注意力機制](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/449324-1.png)
?前? ? ? 言 作為當前先進的深度學(xué)習(xí)目標檢測算法YOLOv5，已經(jīng)集合了大量的trick，但是在處理一些復(fù)雜背景問題的時候，還是容易出現(xiàn)錯漏檢的問題。此后的系列文章，將重點對YOLOv5的如何改進進行詳細的介紹，目的是為了給那些搞科研的同學(xué)需要創(chuàng)新點或者搞工程項目的
??統(tǒng)一使用 YOLOv5、YOLOv7 代碼框架， 結(jié)合不同模塊來構(gòu)建不同的YOLO目標檢測模型。 論文所提的 Coordinate注意力 很簡單，可以靈活地插入到經(jīng)典的移動網(wǎng)絡(luò)中，而且?guī)缀鯖]有計算開銷。大量實驗表明，Coordinate注意力不僅有益于ImageNet分類，而且更有趣的是，它在下游任務(wù)（如
? ? 【YOLOv5改進系列】前期回顧： YOLOv5改進系列（0）——重要性能指標與訓(xùn)練結(jié)果評價及分析 YOLOv5改進系列（1）——添加SE注意力機制 YOLOv5改進系列（2）——添加CBAM注意力機
? ? ? ? 自我介紹：本人碩士期間全程放養(yǎng)，目前成果:一篇北大核心CSCD錄用,兩篇中科院三區(qū)已見刊，一篇中科院四區(qū)在投。如何找創(chuàng)新點，如何放養(yǎng)過程厚積薄發(fā)，如何寫中英論文，找期刊等等。本人后續(xù)會以自己實戰(zhàn)經(jīng)驗詳細寫出來，還請大家能夠點個關(guān)注和贊，收藏一
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注意力機制的方法。EMA注意力機制原論文地址，有關(guān)EMA注意力機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
