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Yolov5-v7.0使用CBAM注意力机制记录

Yolov5-v7.0使用CBAM注意力机制记录

Yolov5-v7.0使用CBAM注意力机制记录

一、CBAM实现代码

在model/common.py文件中加入如下代码:

#############CBAM注意力机制##############
class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
        self.f1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.f2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.max_pool(x))))
        out = self.sigmoid(avg_out + max_out)
        return out


class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()
        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
        # (特征图的大小-算子的size+2*padding)/步长+1
        self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        # 1*h*w
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        # 2*h*w
        x = self.conv(x)
        # 1*h*w
        return self.sigmoid(x)


class CBAM(nn.Module):
    # CSP Bottleneck with 3 convolutions
    def __init__(self, c1, c2, ratio=16, kernel_size=7):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super(CBAM, self).__init__()
        self.channel_attention = ChannelAttention(c1, ratio)
        self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size)

    def forward(self, x):
        out = self.channel_attention(x) * x
        # c*h*w
        # c*h*w * 1*h*w
        out = self.spatial_attention(out) * out
        return out
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加在代码最后就行。

二、注册CBAM机制

在model/yolo.py文件中修改。
第一处:

from models.common import
  • 1

引入CBAM。

在这里插入图片描述
第二处:

def parse_model(d, ch):
  • 1

继续增加CBAM
在这里插入图片描述

三、更改yolov5s.yaml文件

yolov5s.yaml文件是模型结构文件,增加CBAM机制

# YOLOv5        本文内容由网友自发贡献,转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/繁依Fanyi0/article/detail/903319
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