YOLOv11 ECA
时间: 2025-02-17 21:11:34 浏览: 59
### 集成ECA模块的YOLOv11目标检测模型
为了实现带有ECA注意力机制的目标检测模型,需按照特定流程修改YOLOv11源码。具体操作涉及编辑`block.py`文件以加入ECA模块,并调整训练配置参数。
#### 修改Block.py 文件
在路径 `YOLOv8/ultralytics-main/ultralytics/nn/modules/block.py` 中定位至适当位置(通常为第64行附近),插入如下Python代码片段用于定义ECA层:
```python
class ECAAttention(nn.Module):
"""Constructs an ECA module.
Args:
k_size (int): Size of the convolution kernel. Default: 3
"""
def __init__(self, channel, k_size=3):
super(ECAAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.conv = nn.Conv1d(
1,
1,
kernel_size=k_size,
padding=(k_size - 1) // 2,
bias=False,
)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
# feature descriptor on the global spatial information
y = self.avg_pool(x)
# Two different branches of ECA module
y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)
# Multi-scale information fusion
y = self.sigmoid(y)
return x * y.expand_as(x)
```
此部分实现了ECA注意力机制的核心逻辑[^2]。
#### 更新Task.Py 和 Parse_Model 函数
随后,在`task.py`中引入新的ECA类,并更新`parse_model()`函数来支持该组件。当解析到ECA节点时,设置输入通道数量等于前一层特征图的数量:
```python
elif isinstance(m, models.common.ECAAttention):
c1 = ch[f]
```
这段代码确保了在网络构建过程中能够正确处理ECA层实例化所需的信息。
#### 训练配置与启动脚本
最后一步是在主程序入口处指定自定义配置文件以及相关超参数设定。以下是完整的Python脚本示例,展示了如何加载预设好的YAML格式数据集描述符并调用`.train()`接口开始训练过程:
```python
import warnings
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
model = YOLO(r'D:\yolo\yolov11\ultralytics-main\datasets\yolo11ECA.yaml')
model.train(
data=r'D:\yolo\yolov11\ultralytics-main\datasets\data.yaml',
cache=False,
imgsz=640,
epochs=100,
single_cls=False,
batch=8,
close_mosaic=10,
workers=0,
device='0',
optimizer='SGD',
amp=True,
project='runs/train',
name='exp'
)
```
通过上述步骤可以成功搭建基于YOLOv11框架且融合了ECA注意力机制的对象识别系统[^1]。
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