yolov5加入eca
时间: 2025-03-10 07:00:53 浏览: 36
### 在YOLOv5中集成ECA模块
为了在YOLOv5中集成ECA(Efficient Channel Attention)模块,从而改进模型性能,需遵循特定步骤来调整网络架构并引入该注意力机制。此过程涉及修改YOLOv5源码中的部分文件。
#### 修改 `models/yolo.py`
要在YOLOv5中加入ECA层,首先定义ECA层类:
```python
import torch.nn as nn
from math import log
class eca_layer(nn.Module):
"""Constructs a ECA module.
Args:
channel: Number of channels of the input feature map
k_size: Adaptive selection of kernel size
"""
def __init__(self, channel, k_size=3):
super(eca_layer, 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)
```
接着,在`CSPDarknet`或其他骨干网结构中适当位置插入上述自定义的ECA层实例化语句[^2]。
#### 调整配置文件
编辑对应版本YOLOv5(`yolov5s.yaml`, `yolov5m.yaml`等)下的`.yaml`配置文档,确保新添加组件能够被正确加载到训练流程里去。具体操作是在backbone或者neck部分指定新增加的ECA模块名称及其参数设置[^3]。
#### 更新训练脚本
最后一步是对训练入口函数做相应改动以便支持新的网络设计变更。这通常意味着要确认所有依赖项都已更新,并且任何必要的超参已被适配以适应带有ECA增强功能的新版YOLOv5。
通过以上方法可以在YOLOv5框架下成功部署ECA注意力建模技术,进而优化检测精度与效率表现[^1]。
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