YOLOV5嵌入cbam

### 集成CBAM注意力机制到YOLOv5 要在YOLOv5中集成CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制，可以通过以下方式实现。以下是详细的说明以及代码示例。 #### 修改YOLOv5源码以支持CBAM模块 1. **创建CBAM模块** 创建一个新的Python文件 `cbam.py` 并将其放置在 YOLOv5 的 `models/common.py` 文件所在的目录下。此文件用于定义 CBAM 类[^1]。 ```python import torch.nn as nn import torch class BasicConv(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, relu=True, bn=True, bias=False): super(BasicConv, self).__init__() self.out_channels = out_planes self.conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_planes, eps=1e-5, momentum=0.01, affine=True) if bn else None self.relu = nn.ReLU(inplace=True) if relu else None def forward(self, x): x = self.conv(x) if self.bn is not None: x = self.bn(x) if self.relu is not None: x = self.relu(x) return x class ChannelGate(nn.Module): def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max']): super(ChannelGate, self).__init__() self.gate_channels = gate_channels self.mlp = nn.Sequential( Flatten(), nn.Linear(gate_channels, gate_channels // reduction_ratio), nn.ReLU(), nn.Linear(gate_channels // reduction_ratio, gate_channels) ) self.pool_types = pool_types def forward(self, x): channel_att_sum = None for pool_type in self.pool_types: if pool_type == 'avg': avg_pool = F.avg_pool2d(x, (x.size(2), x.size(3)), stride=(x.size(2), x.size(3))) channel_att_raw = self.mlp(avg_pool) elif pool_type == 'max': max_pool = F.max_pool2d(x, (x.size(2), x.size(3)), stride=(x.size(2), x.size(3))) channel_att_raw = self.mlp(max_pool) if channel_att_sum is None: channel_att_sum = channel_att_raw else: channel_att_sum += channel_att_raw scale = torch.sigmoid(channel_att_sum).unsqueeze(2).unsqueeze(3).expand_as(x) return x * scale def SpatialGate(): return nn.Sequential( BasicConv(2, 1, kernel_size=7, stride=1, padding=3, relu=False), nn.Sigmoid() ) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max'], no_spatial=False): super(CBAM, self).__init__() self.ChannelGate = ChannelGate(gate_channels, reduction_ratio, pool_types) self.no_spatial = no_spatial if not no_spatial: self.SpatialGate = SpatialGate() def forward(self, x): x_out = self.ChannelGate(x) if not self.no_spatial: x_out = self.SpatialGate(x_out) return x_out ``` 2. **修改 `common.py` 文件** 将上述定义好的 CBAM 模块导入至 `common.py` 中，并注册该模块以便后续调用。 在 `common.py` 文件顶部添加以下内容： ```python from cbam import CBAM ``` 接着，在 `C3` 或其他基础层之后插入 CBAM 层。例如，可以在 `Focus` 和 `BottleneckCSP` 等常用组件之间加入 CBAM[^2]。 3. **更新配置文件 (`yolov5s.yaml`)** 编辑模型架构描述文件（如 `yolov5s.yaml`），将 CBAM 添加为新的层类型。假设我们希望在网络的某些部分应用 CBAM，则需扩展 YAML 定义语法来表示它[^3]。 示例片段如下所示： ```yaml # Example of adding CBAM to a specific layer backbone: ... [[-1, 1, CBAM, [from]]] ... neck: ... [[-1, 1, CBAM, [from]]] ... ``` 4. **测试与验证** 使用标准数据集训练经过改造后的网络版本，并观察其表现是否有所改善。特别需要注意的是，由于引入额外计算开销可能导致推理时间略微增加；因此建议针对具体应用场景权衡取舍[^3]。 ```bash !python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco128.yaml --cfg yolov5s_cbam.yaml --weights '' --name yolo_p5_cbam_results ```