三分钟学会使用系列（YOLOv5）|CA通道注意力机制，涨点神器！_通道注意力机制ca

三分钟学会使用系列（YOLOv5）|CA通道注意力机制，涨点神器！

1. 原文地址：《Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design》
2. 源码地址：https://github.com/houqb/CoordAttention/blob/main/coordatt.py

1. CA通道注意力导读

​ CA（Coordinate attention for efficient mobile network design）收录于CVPR2021，是一个即插即用的轻量级注意力模块。CA注意力机制将位置信息嵌入到了通道注意力中，称为coordinate attention（简称CoordAttention，下文也称CA），该论文已被CVPR2021收录。不同于通道注意力将输入通过2D全局池化转化为单个特征向量，CA将输入的特征向量分解为两个沿着不同方向聚合特征的1D特征编码，以沿着一个空间方向捕获长程依赖，沿着另一个空间方向保留精确的位置信息。

2. 代码

​ CA代码。

class h_sigmoid(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(h_sigmoid, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)

    def forward(self, x):
        return self.relu(x + 3) / 6

class h_swish(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(h_swish, self).__init__()
        self.sigmoid = h_sigmoid(inplace=inplace)

    def forward(self, x):
        return x * self.sigmoid(x)

class CoordAtt(nn.Module):
    def __init__(self, inp, oup, reduction=32):
        super(CoordAtt, self).__init__()
        self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1))
        self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))

        mip = max(8, inp // reduction)

        self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip)
        self.act = h_swish()
        
        self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        

    def forward(self, x):
        identity = x
        
        n,c,h,w = x.size()
        x_h = self.pool_h(x)
        x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2)

        y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2)
        y = self.conv1(y)
        y = self.bn1(y)
        y = self.act(y) 
        
        x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2)
        x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2)

        a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid()
        a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid()

        out = identity * a_w * a_h

        return out
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3. 使用教程

​ 以YOLOv5为例，加入CA注意力机制。

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