yolov5改进GAM模块
时间: 2024-12-30 17:26:14 浏览: 82
### 改进YOLOv5中的GAM模块
#### GAM简介
全局注意力模块(GAM)旨在通过引入空间维度上的自适应加权来增强特征表示能力。具体来说,GAM能够捕捉到不同位置之间的依赖关系,并将其应用于目标检测任务中以提高精度[^3]。
#### 修改YOLOv5网络结构集成GAM
为了在YOLOv5框架内加入GAM组件,需修改`models/yolo.py`文件,在原有基础上增加如下代码片段:
```python
class GAM(nn.Module):
""" Global Attention Module """
def __init__(self, channels, reduction_ratio=16):
super(GAM, self).__init__()
# 定义卷积层与激活函数
self.conv = nn.Conv2d(channels, 1, kernel_size=7, padding=3, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.conv(x).view(b, -1)
z = torch.mean(y, dim=-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
scale = F.interpolate(z, size=(x.shape[2], x.shape[3]), mode='bilinear', align_corners=False)
out = x * (scale.expand_as(x))
return out
```
此部分定义了一个新的类`GAM`继承自PyTorch的`nn.Module`基类,实现了基本的空间注意力计算逻辑。其中包含了两个主要操作:一是利用单通道卷积提取全局上下文信息;二是基于得到的结果生成权重矩阵并与输入张量相乘完成最终输出[^1]。
#### 调整配置文件支持新特性
为了让YOLOv5识别并应用上述改动后的模型架构,还需编辑对应的`.yaml`配置文档。假设原版配置位于路径`./configs/yolov5s.yaml`,则可以在其基础上新增一行指定使用带有GAM功能的新版本Backbone:
```yaml
backbone:
...
- [GAM, [out_channels]] # 添加这一行即可启用GAM机制
neck:
...
head:
...
```
此处假定`out_channels`代表前一层输出特征图的数量,实际数值应根据具体情况调整[^2]。
#### 训练过程优化建议
当一切准备就绪之后就可以按照常规流程启动训练程序了。值得注意的是由于引入额外参数可能会导致过拟合现象发生因此建议适当降低学习率或者采用更复杂的正则化手段加以控制。另外考虑到GPU显存资源有限最好先从小规模数据集做起逐步扩大直至获得满意效果为止。
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