yolov7添加注意力机制

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了yolov7添加注意力机制。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。

yolov7结构图
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO
方法:直接在common里改,在相关的后面加上就行

1、接受通道数的注意力机制

1、目的:在三个输出地方添加注意力
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO

yolov7.yaml文件,换成其他模块
注意力链接
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO

2、models下建SE.py
3、common.py下,先找class Conv,再复制一份修改,把模块导进来
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO

4、yolo.py文件,导入进来,添加

yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO

5、yolov7.yaml,修改模块名字
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO
6、全都变成conv_ATT,倒时候换的时候只用换common.py的这里
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO
7、还有第三个地方没加
8、common.py找到sppcspc,复制一份在下面
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO
9、yolo.py添加名字
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO

2、不接受通道的注意力机制

比如说simAm
1、models下建立文件夹,放进去
2、common.py导入模块名
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO
3、common.py下改,默认的可以不用动
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO

3、加在连接之后

四个连接之后加
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO
1、common.py找到Concat类,复制一份,加一个参数channel
不用接受通道数的可以不加channel参数
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO
2、yolo.py,加这些
yolov7添加注意力机制,yolov7,YOLO文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-698976.html

到了这里,关于yolov7添加注意力机制的文章就介绍完了。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

  • 改进YOLO系列:改进YOLOv8,教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制,并实验不同位置。

    注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中一种重要的技术,它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息,从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列(seq2seq)模型中得到广泛应用,后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。

    2024年02月16日
    浏览(40)
  • yolov7基于注意力机制的目标检测头Dyhead

    学习视频: YOLOV7改进-添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)_哔哩哔哩_bilibili 代码地址: objectdetection_script/yolov5-dyhead.py at master · z1069614715/objectdetection_script (github.com) 先安装需要的 然后将前228行代码复制,在models文件夹下新建一个dyhead.py文件粘贴进去 在yolo.py文件中导入

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • yolov5、YOLOv7、YOLOv8改进:注意力机制CA

    目录 1.背景介绍 论文题目:《Coordinate Attention for Efficient Mobile NetWork Design》论文地址:  https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 2.原理介绍 3.YOLOv5改进: 3.1common中加入下面代码 3.2在yolo.py中注册 3.3添加配置文件 4.yolov7改进 4.1 在common中加入以下代码 4.2在yolo.py中注册 4.3添加配置文件 本

    2024年02月13日
    浏览(51)
  • 改进YOLO系列:11.添加CrissCrossAttention注意力机制

    论文题目:CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 论文链接:CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • 改进YOLO系列:3.添加SOCA注意力机制

    暂未找到 ./models/common.py文件增加以下模块 在最后添加如下

    2024年02月12日
    浏览(46)
  • [YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.33]引入GAMAttention注意力机制

     前 言: 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv7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

    2024年02月06日
    浏览(43)
  • 涨点技巧:注意力机制---Yolov5/Yolov7引入BoTNet Transformer、MHSA

    目录 1. BoTNet(Bottleneck Transformer Network) 2.Yolov5/Yolov7加入BoTNet、MHSA 2.1 BoTNet、MHSA加入common.py中  2.3 BoTNet、MHSA加入yolo.py中 2.4修改 yolov5s_botnet.yaml 2.5 修改 yolov5s_mhsa.yaml UC伯克利,谷歌研究院(Ashish Vaswani, 大名鼎鼎的Transformer一作) 论文:https://arxiv.org/abs/2101.11605 Github:https:

    2023年04月23日
    浏览(43)
  • YOLOv7改进注意力机制系列:最新结合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力机制(适用于YOLOv5),CVPR 2021 顶会助力分类检测涨点!

    💡统一使用 YOLOv5、YOLOv7 代码框架, 结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 论文所提的 Coordinate注意力 很简单,可以灵活地插入到经典的移动网络中,而且几乎没有计算开销。大量实验表明,Coordinate注意力不仅有益于ImageNet分类,而且更有趣的是,它在下游任务(如

    2024年02月05日
    浏览(48)
  • YOLO算法改进5【中阶改进篇】:添加SENet注意力机制

    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。 我们可以看到,已经有很多工作在空间维度上来提升网络的性能。那么很自然想到,网络是

    2024年02月06日
    浏览(37)
  • 改进YOLO系列:9.添加S2Attention注意力机制

    论文题目:S 2 -MLPV2: IMPROVED SPATIAL-SHIFT MLP ARCHITECTURE FOR VISION 论文链接:S 2 -MLPV2: IMPROVED SPATIAL-SHIFT MLP ARCHITECTURE FOR VISION

    2024年02月11日
    浏览(43)

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