yolov5加入ECA改进网络结构图

### 在 YOLOv5 中集成 ECA 注意力机制的实现 要在 YOLOv5 中集成 ECA 注意力机制以改进网络结构，可以按照以下方法进行设计与实现。以下是具体的实现步骤和代码示例。 #### 1. 修改 `common.py` 文件 在 `common.py` 文件中添加 ECA 模块的定义。ECA 模块可以通过一维卷积来实现局部跨通道交互[^3]。 ```python import torch import torch.nn as nn class ECA(nn.Module): """ECA Attention Module""" def __init__(self, channel, gamma=2, b=1): super(ECA, self).__init__() t = int(abs((math.log(channel, 2) + b) / gamma)) k_size = t if t % 2 else t + 1 self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) return x * self.sigmoid(y) ``` 此模块通过自适应选择卷积核大小的方法确定局部跨通道交互的覆盖范围，并通过一维卷积实现高效通道注意[^3]。 #### 2. 修改 `yolo.py` 文件 在 `models/yolo.py` 文件中注册 ECA 模块。确保在 `parse_model` 方法中将 ECA 类名加入到支持的模块列表中。如果新的自定义模块中存在输入输出维度的变化，则需要使用 `qw` 调整输出维度[^1]。 ```python def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3) anchors, nc, gd, gw = d['anchors'], d['nc'], d['depth_multiple'], d['width_multiple'] layers, save, c2 = [], [], ch[-1] # layers, savelist, ch out for i, (f, n, m, args) in enumerate(d['backbone'] + d['head']): # from, number, module, args m = eval(m) if isinstance(m, str) else m # evaluate modules for j, a in enumerate(args): try: args[j] = eval(a) if isinstance(a, str) else a # eval strings except NameError: pass n = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n # depth gain if m in [nn.Conv2d, Conv, Bottleneck, SPP, DWConv, Focus, CrossConv, BottleneckCSP, C3]: c1, c2 = ch[f], args[0] c2 = make_divisible(c2 * gw, 8) if c2 != 'no' else c2 args = [c1, c2, *args[1:]] if m in [BottleneckCSP, C3]: args.insert(2, n) n = 1 elif m is nn.BatchNorm2d: args = [ch[f]] elif m is Concat: c2 = sum([ch[x] for x in f]) elif m is ECA: # 添加对 ECA 的支持 c2 = ch[f] m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args) # module t = str(m)[8:-2].replace('__main__.', '') # module type np = sum([x.numel() for x in m_.parameters()]) # number params m_.i, m_.f, m_.type, m_.np = i, f, t, np # attach index, 'from' index, type, number params layers.append(m_) if i == 0: ch = [] ch.append(c2) return nn.Sequential(*layers), sorted(save) ``` #### 3. 修改配置文件 `yolov5.yaml` 创建一个新的配置文件（如 `yolov5s_ECA.yaml`），并在其中引入 ECA 模块。修改现有模型结构配置文件中的模块名称和参数[^1]。 ```yaml # Parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple # Backbone backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2 [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [-1, 3, BottleneckCSP, [128]], [-1, 1, ECA, []], # 添加 ECA 模块 [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 4-P3/8 ... ``` 当引入新的层时，需要调整后续结构中的 `from` 参数以匹配新添加的层[^2]。 #### 4. 修改 `train.py` 在 `train.py` 文件中修改 `'--cfg'` 默认参数，指定新的模型结构配置文件（如 `yolov5s_ECA.yaml`）[^1]。 ```python parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s_ECA.yaml', help='model.yaml path') ``` #### 生成网络结构图 使用 PyTorch 提供的工具生成网络结构图。可以通过以下代码实现： ```python import torch from models.yolo import Model device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Model(cfg='models/yolov5s_ECA.yaml').to(device) # 导出模型结构图 torch.onnx.export(model, torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device), "yolov5s_ECA.onnx", opset_version=11) print("Model structure exported to yolov5s_ECA.onnx") ``` 这将生成一个 `.onnx` 文件，可以通过可视化工具查看网络结构图。 --- ###