YOLOv5中添加SE模块详解——原理+代码

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv5中添加SE模块详解——原理+代码。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、SENet

论文地址:Squeeze-and-Excitation Networks [CVPR2017]
Caffe代码地址:SENet-Caffe
Pytorch代码地址:SENet-Pytorch

1. 设计原理

  论文中提到,在SENet提出之前,大部分工作专注于研究特征图的空间编码质量(可以理解为每个通道的特征图的特征提取质量),即只关注每个通道中特征图的表达能力,而没有关注不同通道的特征图的融合(如果一个特征图的维度为 C × H × W C×H×W C×H×W的话,SENet之前的工作只关注了 H H H W W W维度,而没有关注 C C C维度,不同通道的特征图融合还是通过卷积相加的方式完成)

  SENet关注了通道关系,提出了Squeeze-and-Excitation模块,通过显式地模拟通道之间的相互依赖关系,自适应地重新校准通道的特征响应(普通卷积过程的通道关系本质上是隐式的和局部的(除了最顶层的通道关系,因为最顶层的通道与任务相关,比如分割网络的最顶层通道数为分割类别数,而中间层的通道数通常是经验所得))

2. SE Block

YOLOv5中添加SE模块详解——原理+代码

图1 SE Block结构图

  SE Block的结构如图1所示,首先通过卷积操作 F t r F_{tr} Ftr将输入特征图 X ∈ R H ′ × W ′ × C ′ X\in R^{H'\times W'\times C'} XRH×W×C映射到特征图 U ∈ R H × W × C U\in R^{H\times W\times C} URH×W×C,在这个过程中,用 V = [ v 1 , v 2 , . . . , v C ] V=[v_{1},v_{2},...,v_{C}] V=[v1,v2,...,vC]表示卷积核的集合,输出可表示为 U = [ u 1 , u 2 , . . . , u C ] U=[u_{1},u_{2},...,u_{C}] U=[u1,u2,...,uC],则:
u c = v c ∗ X = ∑ s = 1 C ′ v c s ∗ x s u_c=v_{c}*X=\sum_{s=1}^{C'}v_{c}^s*x^s uc=vcX=s=1Cvcsxs

  这里 ∗ * 表示卷积操作, u c ∈ R H × W u_{c}\in R^{H\times W} ucRH×W v c = [ v c 1 , v c 2 , . . . , v c C ′ ] v_{c}=[v_{c}^1,v_{c}^2,...,v_{c}^{C'}] vc=[vc1,vc2,...,vcC] X = [ x 1 , x 2 , . . . , x C ′ ] X=[x^{1},x^{2},...,x^{C'}] X=[x1,x2,...,xC] v c s v_{c}^s vcs是一个二维卷积核,表示 v c v_{c} vc的单个通道作用于 X X X的相应通道上。

2.1 Squeeze:Global Information Embedding

  为了考虑输出特征图中每个通道的信息,论文通过全局平均池化的方式,将全局空间信息压缩到一个通道描述符 z c z_{c} zc中:

z c = F s q ( u c ) = 1 H × W ∑ i = 1 H ∑ j = 1 W u c ( i , j ) z_{c}=F_{sq}(u_{c})=\frac{1}{H\times W}\sum_{i=1}^{H}\sum_{j=1}^{W}u_{c}(i,j) zc=Fsq(uc)=H×W1i=1Hj=1Wuc(i,j)

2.2 Excitation:Adaptive Recalibration

  为了完全捕获通道依赖关系,论文选择使用一种简单的带有Sigmoid激活的门控机制:

s = F e x ( z , W ) = σ ( g ( z , W ) ) = σ ( W 2 δ ( W 1 z ) ) s=F_{ex}(z,W)=\sigma (g(z,W))=\sigma (W_{2}\delta (W_{1}z)) s=Fex(z,W)=σ(g(z,W))=σ(W2δ(W1z))

  其中, δ \delta δ为ReLU函数, W 1 ∈ R C r × C W_{1}\in R^{\frac{C}{r}\times C} W1RrC×C W 2 ∈ R C × C r W_{2}\in R^{C\times\frac{C}{r}} W2RC×rC

  通过s重新缩放U,得到SE Block最后的输出:

x ˉ c = F s c a l e ( u c , s c ) = s c u c \bar{x}_{c}=F_{scale}(u_{c},s_{c})=s_{c}u_{c} xˉc=Fscale(uc,sc)=scuc

3. SE-Inception and SE-ResNet

  图2为原文设计的SE-Inception模块和SE-ResNet模块,这是一个即插即用模块。为了解决通道之间的依赖关系,作者使用全局平均池化操作来压缩全局空间信息,这就是Sequeeze操作。为了利用在Sequeeze操作中聚合的信息,作者通过FC-ReLU-FC-Sigmoid操作来完全捕获通道依赖性,这就是Excitation操作。

YOLOv5中添加SE模块详解——原理+代码

图2 SE Module
class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)        #全局平均池化,输入BCHW -> 输出 B*C*1*1
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),   #可以看到channel得被reduction整除,否则可能出问题
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )
 
    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)     #得到B*C*1*1,然后转成B*C,才能送入到FC层中。
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)     #得到B*C的向量,C个值就表示C个通道的权重。把B*C变为B*C*1*1是为了与四维的x运算。
        return x * y.expand_as(x)           #先把B*C*1*1变成B*C*H*W大小,其中每个通道上的H*W个值都相等。*表示对应位置相乘。

二、YOLOv5中添加SENet

1.修改common.py

  在models/common.py中添加下列代码

class SElayer(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, ratio=16):
        super(SElayer, self).__init__()
        #c*1*1
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.l1 = nn.Linear(c1, c1 // ratio, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.l2 = nn.Linear(c1 // ratio, 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)

2.修改yolo.py

  在models/yolo.py中的parse_model函数中添加SElayer模块

        if m in [Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP,
                 C3, C3TR, ASPP, SElayer]:
            c1, c2 = ch[f], args[0]  
            if c2 != no:  
                c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)  
            args = [c1, c2, *args[1:]] 

3.修改yolov5s.yaml

  在Backbone的倒数第二层添加SElayer,修改后的yolov5s.yaml如下所示:

# parameters
nc: 20  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SElayer, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [512, 512]], # 10
  ]

head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 14

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 18 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 15], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 21 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 11], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 24 (P5/32-large)

   [[18, 21, 24], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)  
  ]

参考文章

SE-ResNet的实现
YOLOv5-6.1添加注意力机制(SE、CBAM、ECA、CA)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-455132.html

到了这里,关于YOLOv5中添加SE模块详解——原理+代码的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【目标检测】yolov5改进系列:主干网络中添加SE注意力机制网络

    写在前面: 首先感谢兄弟们的关注和订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。 CNN网络中,图像或者说特征图Feature Map的特征主要分为空间特征(Spatial)和通道(Channel)特征。对于空间

    2023年04月16日
    浏览(46)
  • 基于YOLOv5+SE注意力+SPD模块的海星检测识别分析系统

    在很多的项目实战中验证分析注意力机制的加入对于模型最终性能的提升发挥着积极正向的作用,在我之前的一些文章里面也做过了一些尝试,这里主要是想基于轻量级的s系列模型来开发构建海底小目标生物海星检测系统,在模型中加入SE注意力模块,以期在轻量化的基础上

    2024年02月05日
    浏览(40)
  • YOLOv5 Focus C3 各模块详解及代码实现

    主要从yolov5s.yaml 的配置文件来逐一解析其中的模块:Focus、C3、SPP、Conv、Bottleneck模块。 这个是针对最早的v5版本进行讲解,现在2022最新版本是V6.2。有一些细节的差别比如Backbone部分Focus倍替换成6*6的Conv,Neck部分SPP被替换成SPPF等,想要深入学习建议去github学习源码。 yolov5的

    2024年02月02日
    浏览(38)
  • YOLOv5实战:如何添加RepVgg模块

    在yolov7 git仓库中,在common.py提供了详细的RepConv,和与之相关的CSPRepBettleneck模块 RepConv及RepBottleNeck代码如下(示例): RepConv代码段比较长,此处省略。 将模块添加到config目录下定义模块的*.yaml文件 定义好模型,还需要对参数进行解析,因此新添加的RepVgg模块也需要参数解析

    2024年02月03日
    浏览(27)
  • 在YOLOv5中添加Swin-Transformer模块

    前段时间整理了一个可以添加SwinTransformer Block的YOLOv5代码仓库。不需要任何其他的库包,可以运行YOLOv5程序的环境即可以正常运行代码。 分别进行了SwinTransformer Block、Patch Merging、Patch Embed阶段的代码整理,以使得这些模块可以适配于u版YOLOv5的模型构建代码。 和YOLOv5一样,通

    2024年02月04日
    浏览(57)
  • YOLOv5改进算法之添加CA注意力机制模块

    目录   1.CA注意力机制 2.YOLOv5添加注意力机制 送书活动   CA(Coordinate Attention)注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。CA 注意力机制的核心思想是引入坐标信息,以便模型可以更好地理解不同位置之间的关系。如下图: 1. 输入特征

    2024年02月09日
    浏览(34)
  • YOLOv5/v7 添加注意力机制,30多种模块分析⑤,SOCA模块 ,SimAM模块

    大家好,我是哪吒。 🏆本文收录于,目标检测YOLO改进指南。 本专栏均为全网独家首发,内附代码,可直接使用#x

    2024年02月09日
    浏览(40)
  • YOLOv5/v7 添加注意力机制,30多种模块分析②,BAM模块,CBAM模块

    大家好,我是哪吒。 🏆本文收录于,目标检测YOLO改进指南。 本专栏均为全网独家首发,内附代码,可直接使用,改进的

    2024年02月09日
    浏览(39)
  • YOLOv5/v7 添加注意力机制,30多种模块分析③,GCN模块,DAN模块

    大家好,我是哪吒。 🏆本文收录于,目标检测YOLO改进指南。 本专栏均为全网独家首发,内附代码,可直接使用,改

    2024年02月08日
    浏览(39)
  • Yolov5改进算法之添加Res2Net模块

    目录 1. Res2Net介绍 1.1 Res2Net的背景和动机 1.2 Res2Net的基本概念 2. YOLOV5添加Res2Net模块   Res2Net (Residual Resolution Network)是一种用于图像处理和计算机视觉任务的深度卷积神经网络架构。它旨在解决传统的ResNet(Residual Network)存在的问题,如对不同尺度和分辨率特征的建模不足

    2024年02月10日
    浏览(34)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包