yolov11添加模块CBAM的py文件

### 如何在 YOLOv11 中集成 CBAM 注意力机制 要在 YOLOv11 中集成 CBAM（Convolutional Block Attention Module），可以参考之前版本中的实现方法并进行适配。以下是具体的操作说明： #### 修改模型定义文件 首先需要修改 `models/yolo.py` 文件，在其头部引入自定义的 CBAM 模块代码： ```python from models.moreattention import CBAM # 添加此行以导入CBAM模块 [^1] ``` 接着，确保该文件中涉及网络结构的部分能够调用到 CBAM 模块。 --- #### 编辑模块定义文件 进入项目的模块定义路径 `/ultralytics/nn/modules/block.py`，在此处完成两步操作： 1. **在文件顶部声明 CBAM 类型** 将 CBAM 的类名或其他依赖项加入到模块列表中。 2. **在文件底部添加 CBAM 的实际代码逻辑** 如果尚未存在 CBAM 的实现，则需手动编写其实现代码或将外部实现粘贴至此位置[^2]。 示例代码如下所示： ```python class CBAM(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction_ratio=16): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(channels, reduction_ratio) self.spatial_attention = SpatialAttention() def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) * x out = self.spatial_attention(out) * out return out class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction_ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Conv2d(channel, channel // reduction_ratio, kernel_size=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(channel // reduction_ratio, channel, kernel_size=1) ) def forward(self, x): avg_out = self.fc(self.avg_pool(x)) max_out = self.fc(self.max_pool(x)) out = torch.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 self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(1) def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) out = self.conv(out) out = self.bn(out) out = torch.sigmoid(out) return out ``` 上述代码实现了完整的 CBAM 结构，包括通道注意力和空间注意力部分。 --- #### 配置训练参数 为了验证 CBAM 是否成功嵌入至 YOLOv11 并正常运行，可按照以下命令启动训练过程。假设已准备好数据集配置文件以及对应的 YAML 模型定义文件： 对于基于 COCO 数据集的小规模测试场景，执行以下命令即可开始训练： ```bash yolo detect train \ data=coco128.yaml \ model=cfg/models/v11/yolov11n_CBAM.yaml \ epochs=100 \ batch=8 \ imgsz=640 \ device=cpu \ project=yolov11 ``` 此处需要注意的是，`model` 参数应指向包含 CBAM 定义的新版 `.yaml` 文件[^3]。 如果采用更通用的任务模式表达方式，则替换为类似下面的形式： ```bash yolo task=detect mode=train \ model=cfg/models/v11/yolov11_CBAM.yaml \ data=cfg/datasets/coco128.yaml \ epochs=100 \ batch=16 \ device=cpu \ project=yolov11 ``` 以上命令同样适用于其他任务类型或不同硬件环境设置[^4]。 --- #### 下载与资源获取 关于 CBAM 的原始论文及其官方实现代码可以从 GitHub 或 Arxiv 获取更多信息支持。此外，针对特定框架优化后的第三方库也可能提供更加便捷的方式快速部署此类功能扩展。 ---