yolov11中加入CBAM

### 在 YOLOv11 中集成 CBAM 注意力机制的方法 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种轻量级的注意力模块，能够显著提升卷积神经网络的性能[^1]。通过在 YOLOv11 的架构中加入 CBAM 模块，可以增强模型对目标特征的关注能力，从而提高检测精度。 以下是实现步骤及代码示例： #### 1. 定义 CBAM 模块 CBAM 模块由通道注意力和空间注意力两部分组成。以下为 CBAM 的 PyTorch 实现代码： ```python import torch 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 CBAM(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16, kernel_size=7): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(in_planes, ratio) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size) def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) * x out = self.spatial_attention(out) * out return out ``` #### 2. 修改 YOLOv11 的配置文件 在 YOLOv11 的配置文件中，添加 CBAM 模块的支持。例如，在 `yolov11.yaml` 文件中定义 CBAM 模块： ```yaml # Example of adding CBAM to a backbone layer backbone: # ... [[-1, 1, CBAM, [512]]] ``` 其中，`[[from_layer, repeat, module_type, args]]` 表示从指定层引入 CBAM 模块，并传递输入通道数作为参数。 #### 3. 集成 CBAM 到 YOLOv11 的主干网络 在 YOLOv11 的主干网络中插入 CBAM 模块。以下是一个简单的插入示例： ```python class YOLOv11WithCBAM(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(YOLOv11WithCBAM, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.cbam = CBAM(out_channels) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.cbam(x) # Apply CBAM attention return x ``` #### 4. 替换或插入 CBAM 模块 根据需求，可以在 YOLOv11 的不同阶段插入 CBAM 模块。例如： - 在主干网络（如 CSPDarknet53）的关键特征提取层后插入 CBAM。 - 在颈部（FPN 或 PAN）中插入 CBAM 以增强多尺度特征融合。 #### 5. 训练与验证 完成上述修改后，使用标准的训练流程对 YOLOv11 进行训练。CBAM 模块会自动参与端到端的训练过程[^1]。 --- ### 注意事项 - CBAM 模块的计算开销较低，但若插入过多可能影响推理速度。建议仅在关键层插入 CBAM。 - 确保 CBAM 的输入通道数与网络其他部分一致[^3]。 ---