YOLOv5 | 注意力机制 | 添加ECA注意力机制_yolo注意力机制eca

作者：小惠珠哦 | 2024-07-15 12:25:08

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yolo注意力机制eca

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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