YOLOV5添加MHSA
时间: 2025-02-14 17:19:03 浏览: 62
### 集成多头自注意力机制到YOLOv5
为了在YOLOv5中集成多头自注意力机制(MHSA),可以考虑将其应用于特征提取阶段,从而增强模型对于不同空间位置之间关系的理解。具体来说,在YOLOv5的CSPNet结构中的某些层之后加入MHSA模块是一个可行的选择[^1]。
#### 修改网络架构
首先需要定义一个多头自注意力层。这里给出一个基于PyTorch框架下的简单实现:
```python
import torch.nn as nn
import torch
class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim_in, num_heads=8):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
self.dim_head = int(dim_in / num_heads)
self.query = nn.Linear(dim_in, dim_in)
self.key = nn.Linear(dim_in, dim_in)
self.value = nn.Linear(dim_in, dim_in)
self.fc_out = nn.Linear(dim_in, dim_in)
def forward(self, x):
N, C, H, W = x.shape
x = x.view(N,C,-1).permute(0,2,1) # (N,H*W,C)
Q = self.split_heads(self.query(x))
K = self.split_heads(self.key(x))
V = self.split_heads(self.value(x))
attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / (self.dim_head ** 0.5)
attention_probs = torch.softmax(attention_scores, dim=-1)
out = torch.matmul(attention_probs, V)
out = self.combine_heads(out)
out = self.fc_out(out.permute(0,2,1)).view(N,C,H,W)
return out
def split_heads(self,x):
batch_size, seq_len, depth = x.size()
return x.reshape(batch_size,seq_len,self.num_heads,self.dim_head).transpose(1,2)
def combine_heads(self,x):
batch_size, _, seq_len, head_depth = x.size()
return x.transpose(1,2).reshape(batch_size,seq_len,-1)
```
此代码片段展示了如何创建一个多头自注意力建模类`MultiHeadSelfAttention`,它接收输入张量并返回经过变换后的输出张量。该过程涉及查询、键和值矩阵计算以及缩放点积软最大操作来获得最终的结果。
接着要修改YOLOv5源码文件内的相应部分以引入上述组件。通常情况下可以在backbone或者neck部分添加此类注意力单元。例如,在`models/yolov5.py`内找到对应卷积层的位置,并在其后面插入如下调用语句:
```python
from models.common import Conv, BottleneckCSP
from .mhsa import MultiHeadSelfAttention
def fuse_conv_and_bn(conv, bn):...
def model():
...
csp_block = BottleneckCSP(c_, c_)
mhsa_layer = MultiHeadSelfAttention(c_)
layers.append(mhsa_layer)
...
```
通过这种方式就可以成功地把多头自注意力机制融入到现有的YOLOv5检测器当中去了。值得注意的是这只是一个基本的例子;实际部署时可能还需要调整超参数设置以及其他细节方面的工作以便达到最佳性能表现。
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