yolov5项目增加注意力机制

1. 添加步骤

1.1 models/common.py 加入新增的网络结构

1.2 在models/yolo.py注册组件

1.3 models/yolov5_xxx.yaml 新建一个文件夹,修改模型结构配置

1.3.1 注意力模块的添加位置

注意力机制可以添加在backbone,Neck,Head等部分,常见的有两种,一种是在主干的SPPF前添加一层;二是将backbone中的C3全部替换。不同的位置效果可能不同,需要我们用数据集反复测试。

这就是所谓的调参

1.3.2 修改后续层的参数

当在网络中添加了新的层之后,该层后续层的编号会发生变化。

1. Concat

如原本Concat层的系数也要修改,[-1, 14],[-1, 10] -> [-1, 15], [-1, 11]

2. Detect

同样Detec指定的是[17, 20, 23]层,在添加了SE注意力层之后,就需要对Detect进行修改,[17, 20, 23] -> [18, 21, 24]

1.4 验证是否加入成功

1.5 train.py 修改'--cfg'默认参数,训练时指定模型结构配置文件

2. 增加SE注意力机制

2.1 新增SE模块

放在common.py中

2.2 注册组件

yolo.py

2.3 创建yolov5s_SE.yaml文件

2.3.1 将SE模块写入第9层

2.3.2 修改后续层的参数

Concat

改为

Detect

更改为

3. 验证是否加入成功

修改yolo.py

运行yolo.py 第9层成功加入SE模块

4. 修改train.py

相关推荐
BagMM10 分钟前
DetLH论文阅读
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
fundroid22 分钟前
Androidify:谷歌官方 AI + Android 开源示例应用
android·人工智能·开源
居然JuRan32 分钟前
大模型瘦身术:量化与蒸馏技术全解析
人工智能
艾莉丝努力练剑33 分钟前
【优选算法必刷100题】第031~32题(前缀和算法):连续数组、矩阵区域和
大数据·人工智能·线性代数·算法·矩阵·二维前缀和
不去幼儿园40 分钟前
【启发式算法】灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)详细介绍(Python)
人工智能·python·算法·机器学习·启发式算法
remaindertime1 小时前
基于Ollama和Spring AI:实现本地大模型对话与 RAG 功能
人工智能·后端·ai编程
y***54881 小时前
Vue语音识别开发
人工智能·语音识别
sdjnled2291 小时前
山东裸眼3D立体LED显示屏专业服务商
人工智能·3d
忘却的旋律dw2 小时前
使用LLM模型的tokenizer报错AttributeError: ‘dict‘ object has no attribute ‘model_type‘
人工智能·pytorch·python
学术小白人2 小时前
会议第一轮投稿!2026年物联网、数据科学与先进计算国际学术会议(IDSAC2026)
人工智能·物联网·数据分析·能源·制造·教育·rdlink研发家