改进YOLOv5 | 增加注意力机制优化C3模块性能

最新推荐文章于 2025-03-21 21:07:21 发布
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文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉
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本文介绍了在YOLOv5目标检测框架中，针对C3模块引入ParNet、GAM、ParallelPolarized和Sequential四种注意力机制以提升模型性能的研究。实验证明，这些注意力机制的添加能有效优化YOLOv5的检测精度。

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改进YOLOv5 | 增加注意力机制优化C3模块性能

目前，计算机视觉领域是一个非常热门的研究方向，而YOLOv5作为一款效果优异的目标检测框架在近年来也备受青睐。然而，虽然YOLOv5已经取得了很好的效果，但是其仍然存在一些可以优化的地方。

在YOLOv5中，C3模块被认为是提高检测精度的关键组件之一。因此，我们在C3模块中添加了四种不同的注意力机制，以进一步优化模型性能。具体来说，我们添加了ParNet注意力机制、GAM注意力机制、ParallelPolarized注意力机制和Sequential注意力机制。

代码实现如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from
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YOLOv5改进系列(二十七) 在 C3 模块中添加 12 种注意力机制C3_SimAM, C3_CoT, C3_Double, C3_SK, C3_EffSE, C3_GatherE等
专注于人工智能学习，总结
12-18 1613
文章目录第一部分1. SimAM 注意力模块1.1 原理1.2 C3_SimAM 代码2. CoTAttention 注意力模块2.1 原理2.2 C3_CoT 代码3. SKAttention 注意力模块3.1 原理3.2 C3_SK 代码4. DoubleAttention 注意力模块4.1 原理4.2 C3_Double 代码第二部分1. EffectiveSE 注意力模块1.1 原理1.2 C3_EffectiveSE 代码2. GlobalContext 注意力模块2.1 原理2.2 C3_Glo
改进YOLOv5 | 在 C3 模块中添加【SimAM】【CoTAttention】【SKAttention】【DoubleAttention】注意力机制 | 附详细结构图
weixin_39818775的博客
08-15 1019
通过空间维度上的特征交互，自适应地调整每个空间位置的特征权重，强调目标区域。：结合通道和时间维度上的注意力，在时序数据上表现出色，但也可以应用于图像任务。：通过自适应地选择不同大小的卷积核，增强模型对多尺度特征的提取能力。：结合通道注意力和空间注意力，在多个维度上对特征进行加权，提高模型的表达能力。在YOLOv5的C3模块中添加注意力机制是一种有效的改进方法，可以显著提升模型的性能。不同的注意力模块具有不同的特点，选择合适的注意力模块需要根据具体的任务和数据集进行实验。
yolov5c3模块
a05170929的博客
05-12 1715
🍦 参考文章：Pytorch实战 | 第P8周：yolov5c3模块。🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客。🍖 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制。二、搭建包含C3模块的模型¶。
第P8周：YOLOv5-C3模块实现
最新发布
weixin_59907394的博客
03-21 1007
1. 模块组成C3 模块由卷积层（Convolutional layers）、激活函数（Activation functions） 和 残差连接（Residual connections） 组成。在 YOLOv5 中，C3 通常用于 Backbone 网络中的每个层级，特别是处理图像中复杂细节的部分。2.c3的特性深度可分离卷积：通过减少卷积操作的参数量来提高计算效率，特别是针对大规模数据集时，能显著降低计算负担。
pytorch(八）：YOLOv5-C3模块实现
ali1174的专栏
06-23 2086
●🍨 本文为中的学习记录博客●🍦 参考文章：Pytorch实战 | 第P8天：YOLOv5-C3模块实现(训练营内部成员可读)
YOLOv5-C3模块实现
weixin_73067446的博客
01-19 1044
"YOLO5" 是 "You Only Look Once"（你只需看一次）的第五个版本，是一种用于实时目标检测的计算机视觉模型。YOLO模型以其高速和准确性而闻名，它能够在图像或视频中检测多个对象并确定它们的位置。工作原理：是将整个图像划分为网格，并在每个网格上执行对象检测。相较于其他目标检测方法，YOLO的优势在于一次前向传播（单次推断）即可完成对所有目标的检测，使其成为实时应用的理想选择。
改进YOLOv5 | 在 C3 模块中添加【SimAM】【CoTAttention】【SKAttention】【DoubleAttention】注意力机制
weixin_39818775的博客
05-09 1139
YOLOv5 是一个强大的目标检测模型，在 COCO 数据集上取得了 state-of-the-art 的结果。为了进一步提高 YOLOv5 的性能，本文提出了一种改进方案，在 C3 模块中添加 SimAM、CoTAttention、SKAttention 和 DoubleAttention 注意力机制。
改进YOLOv5 | 在 C3 模块中添加【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制 | 附详细结构图
weixin_39818775的博客
08-20 382
Triplet注意力：通过捕获特征之间的成对关系和三元组关系，增强特征表示能力。：通过对特征图进行分组和增强，提高模型对局部和全局特征的感知能力。：通过计算特征图中每个位置与其他所有位置的相似性，实现全局上下文建模。S2注意力：通过自适应地选择不同尺度的特征进行融合，提高模型对多尺度目标的检测能力。在YOLOv5的C3模块中添加注意力机制是一种有效的改进方法，可以显著提升模型的性能。不同的注意力模块具有不同的特点，选择合适的注意力模块需要根据具体的任务和数据集进行实验。
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第P7周：咖啡豆识别
m0_57273156的博客
11-11 685
第P7周：咖啡豆识别
yolov5-attention
04-12
该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。 来自EfficientDet数据（批量大小为8）。 2021年1月5日： ：nn.SiLU（）激活，记录， 集成。 2020年8月13日： ：nn.Hardswish（）激活，数据自动下载，本机AMP。 2020年7月23日： ：改进了模型定义，培训和mAP。 2020年6月22日： 更新：新机头，减少了参数，提高了速度，并提高了mAP 。 2020年6月19日： 作为
P8：Pytorch实战：YOLOv5-C3模块实现
weixin_62602550的博客
06-17 1880
YOLOv5 是一种常见的目标检测算法和架构，它基于之前的 YOLO（You Only Look Once）模型进行改进和扩展。最后，经过一系列的瓶颈块之后，两个特征张量被拼接在一起，并通过一个1x1卷积层来融合它们。这样，C3模块的输出特征张量就得到了，可以继续用于后续的处理，例如目标检测头部的操作。它通过使用瓶颈块和1x1卷积层的组合来实现这一目标，并在保持计算效率的同时提高了模型的性能。在YOLOv5中，C3模块是一种重要的组件，它是一种CSP（Cross Stage Partial）瓶颈块。
YOLOV5改进：CVPR 2023 | 在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点
AIcurator的博客
06-27 1693
显著的渠道或空间有效性注意力产生机制更加可辨特征表示用各种计算机进行了说明视觉任务。然而，跨通道建模关系与通道降维可能在提取深度视觉表征时带来副作用。本文提出了一种新的高效多尺度注意力(EMA)方法。模块提出。专注于保留信息每个通道上，并减少计算在上方，我们将部分通道重塑为批处理尺寸并将通道尺寸分组为多个子特征构成空间语义特性在每个特性组中分布良好。具体来说，除了将全局信息编码到重新校准每个平行通道的权重支路，两个并联支路的输出特征为的跨维度交互进一步聚合捕获像素级成对关系。
365天深度学习训练营-第P8周：YOLOv5-C3模块实现
m0_54827939的博客
09-15 1869
总结起来，YOLOv5-C3模块通过多尺度特征融合技术和跨通道信息传递机制来提高特征图的表达能力，进而提升YOLOv5模型的性能和准确性。YOLOv5-C3模块是YOLOv5网络中的一个重要组成部分，其主要作用是增加网络的深度和感受野，提高特征提取的能力。在每个Conv模块之间，还加入了BN层和LeakyReLU激活函数，以提高模型的稳定性和泛化性能。构建C3组成的模块，并将其整合。编写训练函数和测试函数。处理数据并划分数据集。
使用YOLOv5-C3模块识别图像天气 - P8
Loser
09-22 736
1x1卷积用来操作通道数，此时特征图的大小不变bottleneck先将特征图通道数做压缩然后再还原到输入的通道数深层的卷积神经网络保留多尺度特征的方式有两个：1. 高层特征，低层特征直接相加 2. 高层特征，低层特征堆叠在一起使用的网络有8000万参数量，效果还不如前面的30万参数量的模型，不知道是否有一种粗略的标准，来拟合相同能力的模型参数量和数据量的对应关系。还有一种原因可能是C3模型被YOLO用来做目标检测，多尺度特征捕捉的能力在天气识别任务中可以说是毫无用处。
365天深度学习训练营-第P7周：咖啡豆识别
weixin_44954995的博客
11-11 544
- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/62rDKvcrZsisC2INZEqndA) 中的学习记录博客**>- **🍦 参考文章：Pytorch实战 | 第P7周：咖啡豆识别(训练营内部成员可读)**>- **🍖 原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**
yolov5怎么增加注意力机制
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### 在YOLOv5中添加注意力机制的方法 #### SEAttention模块的引入 为了增强YOLOv5的目标检测性能，在网络结构中集成SE Attention（Squeeze-and-Excitation Attention）是一种有效的手段。通过创建一个新的Python...
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