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yolov11加入CBAM

时间: 2025-02-19 22:31:59 浏览: 110

### 如何在 YOLOv11 中添加 CBAM 注意力模块 #### 添加 CBAM 模块到主干网络 (Backbone) 为了增强特征提取能力，在YOLOv11的主干部分可以引入CBAM注意力机制。一种有效的方式是在SPPF层之前加入CBAM模块[^1]。 ```python import torch.nn as nn from cbam import CBAM # 假设cbam.py文件实现了CBAM类 class ModifiedYOLOv11(nn.Module): def __init__(self, original_model): super(ModifiedYOLOv11, self).__init__() # 获取原始模型结构并冻结参数 self.backbone = original_model.backbone # 插入CBAM模块于特定位置前 self.cbam_module = CBAM(gate_channels=original_model.backbone.out_channels) # 继续定义后续组件... def forward(self, x): out = self.backbone(x) out = self.cbam_module(out) # 应用CBAM处理 return out ``` #### 替换C3层为CBAM模块另一种方案是直接将原有的C3单元替换成CBAM模块，这有助于更全面地利用空间和通道上的注意力建模[^2]。 ```yaml # yolov11_CBAM.yaml 配置片段展示 backbone: ... - from: [-1] module: models.common.CBAM # 使用自定义或第三方库中的CBAM实现代替原生C3 args: gate_channels: %d # 根据实际情况调整此值 ... ``` 对于上述配置更改，需确保`models/common/__init__.py`中已导入相应的CBAM类： ```python from .cbam import * # 导入CBAM实现以便框架能够识别新组件 ``` 通过以上两种途径之一即可完成对YOLOv11架构的有效改进，从而提升目标检测性能。

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