yolov5注意力机制 SE
时间: 2025-02-10 10:07:33 浏览: 70
### YOLOv5 中 SE 注意力机制的实现与应用
#### 添加位置的选择
作为即插即用的注意力模块,SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制可以被添加到YOLOv5网络中的多个部分。为了提升模型性能并保持结构简洁,通常选择将其集成至C3模块中[^3]。
#### SE 模块的工作原理
SE模块通过自适应地重新校准通道特征响应来增强有用的特性而抑制不重要的信息。具体来说,该过程分为三个阶段:
1. **压缩(Squeeze)**:全局池化操作用于获取每个通道上的统计信息;
2. **激励(Excite)** :利用两个全连接层构建一个门控机制,决定各个通道的重要性权重;
3. **重加权(Reweigh)**:将计算得到的权重应用于原始输入上,从而调整各通道贡献度。
此方法有助于捕捉不同尺度下的目标属性差异,在检测任务中有助于提高精度[^2]。
#### 实现代码示例
下面展示了如何在YOLOv5框架内引入SE模块的具体Python代码片段:
```python
import torch.nn as nn
class SELayer(nn.Module):
def __init__(self, channel, reduction=16):
super(SELayer, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel, channel // reduction),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel // reduction, channel),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
return x * y.expand_as(x)
# 修改后的 C3 模块定义
from models.common import C3
def make_divisible(v, divisor):
new_v = max(divisor, int(v + divisor / 2) // divisor * divisor)
if new_v < 0.9 * v:
new_v += divisor
return new_v
class C3_SE(C3):
# C3 module with SE block
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
channels_ = make_divisible(c2 * e, 8)
self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(channels_, channels_, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)])
self.se = SELayer(channels_) # Add SE layer here
def forward(self, x):
return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1)) if not isinstance(self.m, nn.Identity) else self.cv2(x)
```
上述代码实现了带有SE注意力建模能力的新版`C3_SE`类,并且确保其能够无缝嵌入现有的YOLOv5架构之中[^1]。
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