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YOLOv5改善實例教程之加上注意力機(jī)制

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　　注意力機(jī)制最開始被用于NLP行業(yè),Attention就是為了給實體模型意識到信息中哪一塊是最關(guān)鍵的,給它分派更多的權(quán)重值,獲得更多集中注意力在某些特點上,讓實體模型主要表現(xiàn)更強(qiáng),文中關(guān)鍵為大家介紹了有關(guān)YOLOv5改善實例教程之加上注意力機(jī)制的資料,必須的小伙伴可以借鑒一下


　　文中關(guān)鍵為大家講解一下下，怎樣在yolov5中加入注意力機(jī)制，


　　這兒給予SE通道專注力的改進(jìn)方案，別的專注力的加上方式，如出一轍


　　最先尋找SE注意力機(jī)制的pytorch編碼


　　classSELayer(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()
　　defforward(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)
　　returnx*y.expand_as(x)


　　直接將SE注意力機(jī)制程序，拷貝到modele文件夾下邊的common.py文件中


　　隨后尋找yolo.py，在這樣一個文檔中尋找下邊這個行業(yè)

01.png

　　并把SE導(dǎo)入到這一注冊表文件里，

02.png

　　直接從C3Ghost后邊加上SELayer


　　然后就是要改動yaml文件，針對SE這類1394連接的注意力機(jī)制，輸入輸出的通道數(shù)一樣，因此也不會影響別的模塊運作

03.png

　　注意力機(jī)制也可以裝在別處，一定要注意把通道數(shù)相匹配滿意就好

04.png

　　隨后head一部分也要進(jìn)行一定的改動，只要我們多多一層，因此需要維持head及其最后輸出層不會改變就要略微改一下head一部分，一樣，注意力機(jī)制也要放在head里頭，跟加進(jìn)backbone里邊的方式一樣。

05.png

　　這也是初始的head一部分，必須改動成下邊那樣


　　只要我們把SE注意力機(jī)制插到第八層以后，因此原來的14層就會變成15層，相同的，最后導(dǎo)出也要把疊加層數(shù)加一點。

06.png

　　加上這種注意力機(jī)制是yolov5最基本的改善，但說實話，注意力機(jī)制能夠加上在許多的區(qū)域，未必會出效果，因此插在哪里效果最佳就需要我們自主探討了。注意力機(jī)制有很多種，se注意力機(jī)制應(yīng)當(dāng)屬于最基本的通道注意力了啊

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