yolov5改进se

### YOLOv5 中集成 SE 模块以提升性能 SE (Squeeze-and-Excitation) 模块是一种注意力机制，能够通过显式建模特征通道之间的关系来增强模型的表现力。这种模块可以被无缝嵌入到现有的卷积神经网络结构中，从而改善其在分类、检测等任务上的表现[^2]。 #### 集成 SE 模块的方法 为了将 SE 模块集成到 YOLOv5 的架构中，可以通过修改骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）或者头部网络（Head）。以下是具体实现方式： 1. **定义 SE 模块** 下面是一个标准的 Squeeze-and-Excitation 模块的 PyTorch 实现代码： ```python import torch import torch.nn as nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) ``` 2. **修改 Backbone 或 Neck 层次** 将上述 `SELayer` 添加至 YOLOv5 的 backbone 网络层（如 CSPDarknet），或 neck 结构（如 PANet）。例如，在每一阶段的残差连接之前加入 SE 模块，如下所示： ```python from models.common import BottleneckCSP class SEBottleneckCSP(BottleneckCSP): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super().__init__(c1, c2, n=n, shortcut=shortcut, g=g, e=e) # Add SE Layer to each bottleneck block for i in range(n): setattr(self.m[i], 'se', SELayer(c2)) ``` 3. **验证改进效果** 使用 Jetson Nano 平台测试集评估模型的各项指标变化情况，包括但不限于精确率(Precision)、召回率(Recall)、平均精度均值(mAP)，以及帧速率(FPS)[^4]。如果发现 FPS 显著下降，则需进一步优化部署策略；反之则说明该方法有效提升了目标检测系统的整体效能。 #### 总结 通过对现有框架扩展支持自定义组件的能力，成功实现了 SE 注意力机制与 YOLOv5 架构的有效融合。此过程不仅增强了原始设计对于复杂场景下物体识别的能力，同时也为后续研究提供了新的思路方向。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load def load_model_with_se(): model = attempt_load('yolov5s.pt') # Load pretrained weights # Replace standard layers with SE-enhanced versions where appropriate. for name, layer in model.named_modules(): if isinstance(layer, BottleneckCSP): new_layer = SEBottleneckCSP(*layer.args, **layer.kwargs) setattr(model.get_submodule(name[:name.rfind('.')]), name[name.rfind('.'):].lstrip('.'), new_layer) return model.eval() if __name__ == "__main__": device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = load_model_with_se().to(device) dummy_input = torch.randn((1, 3, 640, 640)).to(device) output = model(dummy_input) print(output.shape) ```