【YOLOv5进阶】——引入注意力机制-以SE为例
声明:笔记是做项目时根据B站博主视频学习时自己编写,请勿随意转载!
一、站在巨人的肩膀上
SE模块即Squeeze-and-Excitation 模块,这是一种常用于卷积神经网络中的注意力机制!!
借鉴代码的代码链接如下:
注意力机制-SEhttps://github.com/ZhugeKongan/Attention-mechanism-implementation
需要model里面的SE_block.py文件
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
SE structure"""import torch.nn as nn # 导入PyTorch的神经网络模块
import torch.nn.functional as F # 导入PyTorch的神经网络功能函数模块 class SE(nn.Module): # 定义一个名为SE的类,该类继承自PyTorch的nn.Module,表示一个神经网络模块 def __init__(self, in_chnls, ratio): # 初始化函数,in_chnls表示输入通道数,ratio表示压缩比率 super(SE, self).__init__() # 调用父类nn.Module的初始化函数 # 使用AdaptiveAvgPool2d将输入的空间维度压缩为1x1,即全局平均池化 self.squeeze = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 使用1x1卷积将通道数压缩为原来的1/ratio,实现特征压缩 self.compress = nn.Conv2d(in_chnls, in_chnls // ratio, 1, 1, 0) # 使用1x1卷积将通道数扩展回原来的in_chnls,实现特征激励 self.excitation = nn.Conv2d(in_chnls // ratio, in_chnls, 1, 1, 0) def forward(self, x): # 定义前向传播函数 out = self.squeeze(x) # 对输入x进行全局平均池化 out = self.compress(out) # 对池化后的输出进行特征压缩 out = F.relu(out) # 对压缩后的特征进行ReLU激活 out = self.excitation(out) # 对激活后的特征进行特征激励 # 对激励后的特征应用sigmoid函数,然后与原始输入x进行逐元素相乘,实现特征重标定 return x*F.sigmoid(out)
代码后面有附注的注释(GPT解释的,很好用),理解即可。对于使用者来说,重要关注点还是它的输入通道、输出通道、需要传入的参数等!!这个函数整体传入in_chnls, ratio两个参数。
二、开始修改网络结构
与上节的C2f修改基本流程一致,但稍有不同
- model/common.py加入新增的SE网络结构,直接复制粘贴如下,这里加在了上节的C2f之前:
上面说到这个函数整体传入in_chnls, ratio两个参数!!
- model/yolo.py设定网络结构的传参细节
上期的C2f模块之所以可以参照原本存在的C3模块属性,是因为两者相似,但这里的SE模块就不可简单的在C3x后加SE,而是需要在下面加入一段elif代码:
elif m is SE:c1 = ch[f]c2 = args[0]if c2 != no: # if not outputc2 = make_divisible(c2 * gw, 8)args = [c1, args[1]]
即当新引入的模块中存在输入输出维度时,需要使用gw调整输出维度!!
- model/yolov5s.yaml设定现有模型结构配置文件
老样子,复制一份新的配置文件命名为yolov5s-se.yaml。首先需要在backbone的最后加上SE模块(相当于多了一层为第10层);其次考虑到backbone里多了一层,且在head里的输入层来源不止上一层(-1)一个,所以输入层来源大于等于第10层的都需要改为往后递推+1层。下图左边为原始的yaml配置文件,右侧为修改后的:
即当yaml文件引入新的层后,需要修改模型结构的from参数(上期是将C3替换为C2f模块,所以不涉及这一点)!!
- train.py训练时指定模型结构配置文件
这次将parse_model函数里的第二个参数cfg改为yolov5s-se.yaml即可,运行train.py开始训练!!
可见训练时第10层已经引入了SE注意力机制模块:
100次迭代后结果如下,结果保存在runs\train\exp12文件夹,文件夹里有很多指标曲线可对比分析:
往期精彩
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大数据开发语言 Scala(三):控制流程和函数
目录 1. Scala的控制流程 1.1 条件语句 1.2 循环语句 1.3 模式匹配 2. Scala的函数 2.1 函数定义 2.2 匿名函数 2.3 高阶函数 2.4 柯里化 3. 实践中的Scala控制流程与函数 3.1 使用模式匹配实现简单的命令解析器 3.2 使用高阶函数实现数据处理流水线 3.3 使用柯里…...
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spring cloud alibaba可落地灰度发布方案
灰度发布简介 一种软件部署策略,用于逐步将新版本的软件或功能引入到生产环境中,以降低风险并及时发现潜在的问题。在灰度发布中,新版本或功能只会被部署给一小部分用户或流量,然后逐步增加到更多的用户或流量中,这使得团队能够在实际环境中观察软件的行为ÿ…...
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领克07EM-P正式上市售价16.98万-18.98万元
领克07 EM-P 官方指导售价 车型 售价 126长续航 Pro 16.98 126长续航 Halo 17.98 126长续航 Ultra 18.98 制表: Internet Info Agency 除此之外,领克07 EM-P还推出了多重上市权益,包括选配基金礼:至高7000元选配基金,选装“高阶智驾…...
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记录使用 Vue3 过程中的一些技术点
1、自定义组件,并使用 v-model 进行数据双向绑定。 简述: 自定义组件使用 v-model 进行传参时,遵循 Vue 3 的 v-model 机制。在 Vue 3 中,v-model 默认使用了 modelValue 作为 prop 名称,以及 update:modelValue 作为…...
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【技术】汉诺塔的递归问题解析及多语言实现
汉诺塔的递归问题解析及多语言实现 汉诺塔(Hanoi Tower)问题是一个非常经典的递归问题。它起源于一个古老的传说:有三个柱子和64个大小不一的金盘,开始时这些金盘按从小到大的顺序放在柱子A上,目标是在柱子B上按同样的…...
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Flutter 中的 ExpansionPanelList 小部件:全面指南
Flutter 中的 ExpansionPanelList 小部件:全面指南 在Flutter中,ExpansionPanelList是一个展示可展开/折叠面板列表的组件,它允许用户通过点击来展开或折叠列表中的各个面板。这种组件非常适合展示FAQ、设置选项或其他需要分组和隐藏内容的场…...
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SAP 生产订单报工函数BAPI_PRODORDCONF_CREATE_TT不返回报错信息
最近财务一直反馈MES报工的数据都没有成本,然后去查看原因发现是财务当月的KP26的价格没有进行维护,导致没有收集到工单的报工成本。 但是在前台操作CO11 报工的时候,系统会给出报错的信息 但是我们在调用函数BAPI_PRODORDCONF_CREATE_TT的时候,系统并没有返回报错的信息…...
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手机投屏技巧:手机怎么投屏到电脑显示屏上?精选6招解决!
手机怎么投屏到电脑显示屏上?出于一些不同的原因,大多数人都希望能将手机投屏到电脑上。其中一个常见的原因是,大家经常会希望在笔记本电脑上共享图片,而无需上传或者登录微信进行文件传输。以及希望不依靠投影仪,就能…...