yolov11 添加注意力机制

### 如何在YOLOv11中添加注意力机制 #### SEAttention模块的构建与集成 为了使YOLOv11能够利用注意力机制提升性能，在网络结构中引入SEAttention是一个有效的策略。具体来说，通过创建一个新的Python文件`se_attention.py`来定义SEAttention类[^3]。 ```python import torch.nn as nn import torch class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) def add_se_layer_to_backbone(model): """遍历模型层并插入SELayer""" for name, module in model.named_children(): if isinstance(module, nn.Conv2d): # 假设只对卷积层应用SEBlock se_layer = SELayer(module.out_channels) setattr(model, name+'_se', se_layer) elif len(list(module.children())) > 0: add_se_layer_to_backbone(module) # 对子模块递归调用此函数 ``` 上述代码展示了如何设计一个简单的SE Attention模块以及怎样将其嵌入到现有的YOLOv11骨干网内部。对于每一层卷积操作之后都附加了一个SE Layer用于增强特征表达能力。 #### 修改配置文件以支持新的组件加载 为了让修改后的模型正常工作，还需要调整相应的配置文件（通常是`.yaml`格式），确保训练过程中可以正确实例化带有SE Attention的新版YOLOv11架构： ```yaml # yolov11-se.yaml example snippet backbone: ... use_se: true # 启用SE Block标志位 ... ``` 最后一步是在主程序里读取这个参数，并据此决定是否执行`add_se_layer_to_backbone()`方法向基础框架注入自定义逻辑。