yolov7增加cbam

### 添加CBAM模块到YOLOv11 #### 一、下载并准备YOLOv11源码环境 确保已经获取了YOLOv11的最新版本代码库，并设置好开发环境。 #### 二、编写CBAM类定义 创建一个新的Python文件用于存放`CBAM`类定义，通常命名为`cbam.py`。此文件应放置于项目的`models/modules/`路径下： ```python import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() # ...省略具体实现... class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() # ...省略具体实现... class CBAM(nn.Module): """Convolutional Block Attention Module.""" def __init__(self, c1, kernel_size=7): """ Initialize CBAM with given input channel (c1) and kernel size. Args: c1 (int): Number of channels. kernel_size (int): Kernel size used by spatial attention mechanism. """ super().__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(c1) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size) def forward(self, x): """Applies the forward pass through C1 module.""" return self.spatial_attention(self.channel_attention(x)) ``` #### 三、更新初始化文件引入CBAM组件 编辑位于同一目录下的`__init__.py`文件，在其中加入如下语句以便后续能够正常调用CBAM功能[^1]： ```python from .cbam import CBAM ``` #### 四、配置任务管理器支持CBAM特性 打开项目根目录中的`tasks.py`文件，找到适当的位置添加以下内容来完成对CBAM的支持注册工作[^4]: ```python # 导入自定义的CBAM模块 from models.modules.cbam import CBAM def register_cbam(): # 注册逻辑... pass register_cbam() ``` #### 五、调整YAML配置文档增加CBAM参数项 依据实际需求修改对应的`.yaml`配置文件，在网络架构描述部分指定要应用CBAM的具体位置以及相关超参设定： ```yaml backbone: ... cbam_enabled: true cbam_kernel_size: 7 ``` #### 六、修改训练脚本适应新的模型结构变化 最后一步是对负责执行训练过程的主要程序做出相应改动，比如在构建检测器实例时传入额外的关键字参数以激活内置的CBAM机制[^2]： ```python detector = YOLODetector( backbone_cfg='path/to/backbone.yaml', use_cbam=True, **kwargs ) ``` 通过以上操作即可成功地将CBAM集成至YOLOv11框架内，从而提升其目标识别精度与鲁棒性表现[^3]。

### 如何在 YOLOv8 中添加 CBAM 注意力机制 #### 一、CBAM 的作用与优势 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种轻量级的注意力模块，能够显著提升卷积神经网络的性能。它通过分别计算 **通道注意力** 和 **空间注意力** 来增强特征图的有效性[^1]。 - **通道注意力**：通过对不同通道的重要性进行加权，突出重要特征并抑制无关特征。 - **空间注意力**：关注图像中的特定区域，进一步细化特征表示。 这种双重注意力建模方式使得模型能够在不大幅增加参数数量的情况下提高检测精度[^2]。 --- #### 二、实现步骤详解 ##### 1. 修改 `__init__.py` 文件 为了使项目识别新的 CBAM 类型，在项目的 `ultralytics/yolo/utils/__init__.py` 或其他初始化文件中找到 `__all__` 列表，并添加 `'CBAM'`： ```python from .conv import Conv, DWConv, GhostConv, Focus, LightFocus, C3, SPPF, Concat, Contract, Expand, CBAM # noqa: F401 ``` 此操作确保后续可以正常导入 CBAM 模块。 --- ##### 2. 添加 CBAM 实现代码至 `conv.py` 打开 `ultralytics/yolo/layers/conv.py` 文件，将以下 CBAM 定义代码粘贴进去： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, planes, reduction_ratio=16, kernel_size=7): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(planes, reduction_ratio) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size) def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) * x out = self.spatial_attention(out) * out return out ``` 上述代码定义了完整的 CBAM 结构，包括通道注意力和空间注意力两部分[^3]。 --- ##### 3. 更新配置文件 (`yolov8.yaml`) 编辑 YOLOv8 使用的配置文件（通常位于 `models/yolov8.yaml`），在适当位置插入 CBAM 层。例如，在 Backbone 部分替换某些层为带有 CBAM 的结构： ```yaml backbone: [[-1, 1, CBAM, [512]]] neck: ... head: ... ``` 这里 `-1` 表示前一层索引；`1` 是重复次数；`CBAM` 即新增的注意力模块；`[512]` 是输入通道数。 --- ##### 4. 调整训练脚本 如果一切设置无误，则可以直接运行训练命令来验证改动效果。例如： ```bash yolo task=detect mode=train model=models/yolov8_cbam.yaml data=coco128.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` 此时会加载自定义配置文件并启用 CBAM 功能。 --- #### 三、注意事项 - 确保安装依赖库版本兼容，尤其是 PyTorch 版本需满足官方推荐标准。 - 如果发现错误提示未找到类名，请重新检查路径以及拼写是否一致。 - 对于大规模数据集建议逐步测试 CBAM 整合后的收敛情况，避免因过拟合降低泛化能力。 --- #### 四、总结 通过以上方法可以在 YOLOv8 上成功部署 CBAM 注意力机制，从而改善目标检测任务的表现。该过程涉及少量代码调整及 YAML 参数修改即可完成整个流程。 ---