yolov5注意力机制cbam

### YOLOv8 中 CBAM 注意力机制的实现与应用 在计算机视觉领域，注意力机制被广泛应用于提升模型性能。CBAM (Convolutional Block Attention Module) 是一种有效的注意力模块，能够显著提高卷积神经网络的表现。 #### 1. CBAM 的工作原理 CBAM 主要通过两个子模块来增强特征图：通道注意力（Channel Attention, CA）和空间注意力（Spatial Attention, SA）。这两个模块可以顺序叠加到任何现有的 CNN 架构上[^3]。 - **通道注意力**：计算输入特征图中各个通道的重要性权重，从而突出重要的语义信息。 - **空间注意力**：聚焦于图像中的特定区域，强调目标物体所在位置的信息。 #### 2. 实现细节 对于 YOLOv8 来说，在其 backbone 或 neck 部分加入 CBAM 可以进一步加强检测效果。具体来说： ```python import torch.nn as nn 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 CBAMBlock(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16, kernel_size=49): super().__init__() self.ca = ChannelAttention(channel=channel, ratio=reduction) self.sa = SpatialAttention(kernel_size=kernel_size) def init_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out') elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight, 1.0) nn.init.constant_(m.bias, 0.0) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() residual = x out = x * self.ca(x) out = out * self.sa(out) return out + residual ``` 上述代码展示了如何构建一个完整的 CBAM 模块，并将其集成到 YOLOv8 的骨干网或其他组件中。该方法不仅适用于 YOLOv8，也可以推广至其他基于 CNN 的对象检测框架中[^4]。

### 实现 YOLOv5 的 CBAM 注意力机制 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种轻量级的注意力机制，它通过通道和空间两个维度来增强特征图的重要部分[^1]。在 YOLOv5 中集成 CBAM 可以显著提升模型的目标检测性能。 以下是具体实现方法： #### 1. 安装依赖库 确保已安装必要的 Python 库以及克隆了 YOLOv5 和 CBAM 的官方代码仓库。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 对于 CBAM 模块，可以从其官方 GitHub 仓库获取代码并将其导入到项目中： ```bash git clone https://github.com/Jongchan/attention-module.git cp attention-module/CBAM.py ./models/ ``` --- #### 2. 修改 `yolov5/models/common.py` 文件 打开 `common.py` 文件，在其中定义 CBAM 类以便后续调用。如果已经存在 CBAM.py，则可以直接引入该文件中的类。 以下是一个完整的 CBAM 类实现示例： ```python import torch.nn as nn import torch 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): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(planes) self.spatial_attention = SpatialAttention() def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) * x out = self.spatial_attention(out) * out return out ``` 上述代码实现了 CBAM 的核心功能，包括通道注意力和空间注意力模块[^2]。 --- #### 3. 集成 CBAM 到 YOLOv5 主干网络 编辑 `yolov5/models/yolo.py` 或其他相关主干网络配置文件，将 CBAM 添加至特定层。例如，可以在 C3 层之后插入 CBAM 模块。 修改如下所示： ```python from models.common import * class C3WithCBAM(C3): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e) self.cbam = CBAM(c2) def forward(self, x): y = self.m(self.cv1(x)) return self.cv2(self.cbam(y)) if self.add else self.cnv2(self.cbam(y)) ``` 此操作会将 CBAM 插入到每一层 C3 结构之中。 --- #### 4. 调整训练脚本 完成以上更改后，可以重新启动训练过程。调整超参数时需注意新增加的 CBAM 参数可能会增加计算开销。 执行命令如下： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --cfg yolov5s_cbam.yaml --weights yolov5s.pt ``` 此处使用的自定义配置文件应包含新加入的 CBAM 改动。 --- ### 总结 通过上述步骤即可成功将 CBAM 注意力机制嵌入到 YOLOv5 当中，从而进一步优化目标检测的效果。