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SE-Net 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。且SENet 思路很简单，很容易扩展到已有网络结构如 Inception 和 ResNet 中。 已经有很多工作在空间维度上来提升网络的性能，如 Inception 等，而 SENet 将关注点放在了特
论文地址 ：SA-Net: Shuffle Attention for Deep Convolutional Neural Networks 开源代码 ：https://github.com/wofmanaf/SA-Net 当前的 CNN 中的 attention 机制主要包括：channel attention 和 spatial attention，当前一些方法（GCNet 、CBAM 等）通常将二者集成，容易产生 converging difficulty 和 heavy computation burden 的问题
从这篇开始我们进入YOLOv5改进系列。那就先从最简单的添加注意力机制开始吧！（￣︶￣）↗ 【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 目录
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
![[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.4]添加ECA通道注意力机制](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/449324-1.png)
前 言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的
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
【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制 YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 本文主要介绍一种在YOLOv5-7.0中添加EMA注意力机制的方法。EMA注意力机制原论文地址，有关EMA注意力机制的解读可参考文章。 在yolov5的models文件中新建一个名为EMA.py文件，将下述代码复制到EMA.py文件中并
作为视觉变换器的核心构建模块，注意力是一种强大的工具，可以捕捉长程依赖关系。然而，这种强大的功能付出了代价：计算负担和内存占用巨大，因为需要在所有空间位置上计算成对的令牌交互。一系列的研究尝试通过引入手工制作和与内容无关的稀疏性来缓解这个问题
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 ： CA 注意力机制的输入通常是一个特征图，它通常是卷积
