yolov5添加注意力机制与原模型对比
时间: 2025-07-06 09:49:16 浏览: 12
### 实现注意力机制于YOLOv5
在YOLOv5中集成SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制涉及几个具体操作环节[^1]。通过这些调整,可以增强模型对于不同特征通道间关系的理解能力。
#### 创建配置文件
为了引入新的网络结构定义,在`yolov5/models/`目录下创建一个新的`.yaml`文件命名为`yolov5s_SE.yaml`用于描述带有SE模块的YOLOv5架构版本。
#### 添加SE模块代码
将实现SE功能的相关Python类定义追加至`common.py`结尾处或者单独建立新文档保存此部分逻辑并确保能被项目其他组件正常调用。
#### 修改核心脚本
编辑位于`models/yolo.py`内的源码,使得其中能够识别新增设的SE层名称从而支持其作为合法构建单元参与后续运算流程设计之中。
#### 调整超参设定
依据个人需求编辑之前准备好的自定义配置文件(`yolov5s_SE.yaml`)内各项参数选项来决定究竟要在哪些位置部署该特性以及怎样设置对应的权重初始化策略等细节事项。
#### 更新训练入口函数
最后一步是对负责启动整个学习过程的主要程序段落做出相应变动——即更改`train.py`里有关命令行解析器的部分让其默认读取刚才指定的新版布局方案而非旧有的标准形式。
完成上述步骤之后便可以直接按照常规方式执行数据集预处理、迭代优化直至最终评估测试等一系列实验活动了。
当涉及到性能对比分析时,则需分别利用未经过任何改动的基础框架实例同加入了特定改进措施后的变体各自独立开展一轮完整的验证周期,并记录下诸如mAP(mean Average Precision), FPS(Frames Per Second)之类的关键指标变化情况以便直观展示两者之间的差异程度[^2]。
```python
import torch
from pathlib import Path
def compare_performance(original_model_path, modified_model_path, dataset):
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
original_results = evaluate_model(Path(original_model_path), dataset, device=device)
se_modified_results = evaluate_model(Path(modified_model_path), dataset, device=device)
print(f"Original Model mAP: {original_results['metrics/mAP_0.5']:.4f}")
print(f"Modified with SE Attention mAP: {se_modified_results['metrics/mAP_0.5']:.4f}")
# 假定evaluate_model是一个已经存在的辅助方法用来获取给定路径下的模型针对某特定数据集的表现统计信息。
```
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