YOLOv5加simam模块
时间: 2025-07-10 20:14:53 浏览: 13
### 集成SimAM模块到YOLOv5
为了增强YOLOv5模型的性能,可以在网络结构中引入SimAM模块。该方法通过自适应调整每个通道上的注意力权重来提高特征表示的质量[^1]。
#### 修改YOLOv5源码以支持SimAM
主要工作是在YOLOv5的不同层之间嵌入SimAM模块。具体来说,在`models/yolo.py`文件内的检测头部分或者骨干网(backbone)中适当位置插入此组件。对于ResNet风格架构而言,则可以考虑将其放置于残差单元之后。
以下是Python代码片段展示如何实现这一点:
```python
from models.common import Conv, BottleneckCSP # 假设这些是从原始项目导入的标准部件
class SimAM(torch.nn.Module):
def __init__(self, channels=0, e_lambda=1e-4):
super(SimAM, self).__init__()
self.activaton = nn.Sigmoid()
self.e_lambda = e_lambda
def forward(self,x):
b,c,h,w=x.size()
n=x-x.mean(dim=[2,3],keepdim=True)
t=n.pow(2).mean(dim=[2,3],keepdim=True)
d=t/(torch.max(t)+self.e_lambda)+1
return x*self.activaton(d)
def add_simam_to_backbone(model):
"""遍历model并替换指定类型的layer"""
for name,module in model.named_children():
if isinstance(module,BottleneckCSP):
setattr(model,name,BottleneckCSPPA(channels=module.cv1.conv.in_channels))
elif len(list(module.children()))>0:
add_simam_to_backbone(module)
# 使用上述函数修改已加载好的yolov5模型实例
add_simam_to_backbone(your_yolov5_model_instance)
```
这段脚本定义了一个简单的PyTorch版本SimAM类,并提供了一种方式用来迭代整个神经网络树形结构,以便找到合适的节点应用新的注意机制。
请注意,实际操作时可能还需要根据具体的框架版本和个人需求做相应调整;此外,由于涉及到对预训练权重的影响,建议先在一个小型数据集上测试效果再决定是否应用于更大规模的任务当中。
阅读全文
相关推荐


















