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YOLOv7 | 注意力机制 | 添加ECA注意力机制_eca模块

eca模块

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原理简介

代码实现

yaml文件实现(tips:可以添加不同的位置)

检查是否添加执行成功 

完整代码分享 

论文创新必备(可帮忙做实验)

启动命令


ECA是通道注意力机制的一种实现形式,是基于SE的扩展。

作者认为SE block的两个FC层之间的降维是不利于channel attention的权重学习的,并且捕获所有通道之间的依存关系是效率不高且是不必要的。权重学习的过程应该直接一一对应。

ECA 注意力机制模块直接在全局平均池化层之后使用1x1卷积层,去除了全连接层。该模块避免了维度缩减,并有效捕获了跨通道交互。并且ECA只涉及少数参数就能达到很好的效果

ECA通过一维卷积 layers.Conv1D 来完成跨通道间的信息交互,卷积核的大小通过一个函数来自适应变化,使得通道数较大的层可以更多地进行跨通道交互。

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