注意力机制最开始被用于NLP行业,Attention就是为了给实体模型意识到信息中哪一块是最关键的,给它分派更多的权重值,获得更多专注力在有些特点上,让实体模型主要表现更强,文中关键为大家介绍了有关YOLOv5改善实例教程之再加上注意力机制的资料,必须的小伙伴可以借鉴一下
文中关键为大家讲解一下下，怎样在yolov5中加入注意力机制，
在这里给予SE通道专注力的改进方案，别的专注力的再加上方式，如出一辙
最先寻找SE注意力机制的pytorch编码
class SELayer(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() def forward(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) return x*y.expand_as(x)
直接将SE注意力机制程序，拷贝到models文件夹下边的iommon.py文件中
随后寻找yolo.py，在这样一个文档中寻找下边这个行业
并把SE导入到这一注册表文件里，
直接从C3Ghost后边再加上SELayer
然后就是要改动yaml文件，针对SE这类1394连接的注意力机制，输入输出的通道数一样，因此也不会影响别的组件的运作
注意力机制也可以装在别处，一定要注意把通道数相匹配满意就好
随后head一部分也要进行一定的改动，只要我们多多一层，因此需要维持head及其最后输出层不会改变就必须得略微改一下head一部分，一样，注意力机制也要放在head里边，跟加进backbone里边的方式一样。
这也是初始的head一部分，必须改动成下边那样
只要我们把SE注意力机制插到第八层以后，因此原来的14层就会变成15层，相同的，最后导出也要把叠加层数加一点。
再加上这种注意力机制是yolov5最基本的改善，但说实话，注意力机制能够再加上在许多的区域，未必会出效果，因此插在哪里效果最佳就需要我们自主探讨了。注意力机制有很多种，se注意力机制应当属于最基本的通道注意力了啊
综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。
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