資訊專欄INFORMATION COLUMN
注意力機制最開始被用于NLP行業,Attention就是為了給實體模型意識到信息中哪一塊是最關鍵的,給它分派更多的權重值,獲得更多集中注意力在某些特點上,讓實體模型主要表現更強,文中關鍵為大家介紹了有關YOLOv5改善實例教程之加上注意力機制的資料,必須的小伙伴可以借鑒一下
文中關鍵為大家講解一下下，怎樣在yolov5中加入注意力機制，
這兒給予SE通道專注力的改進方案，別的專注力的加上方式，如出一轍
最先尋找SE注意力機制的pytorch編碼
classSELayer(nn.Module): def__init__(self,c1,r=16): super(SELayer,self).__init__() self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.l1=nn.Linear(c1,c1//r,bias=False) self.relu=nn.ReLU(inplace=True) self.l2=nn.Linear(c1//r,c1,bias=False) self.sig=nn.Sigmoid() defforward(self,x): b,c,_,_=x.size() y=self.avgpool(x).view(b,c) y=self.l1(y) y=self.relu(y) y=self.l2(y) y=self.sig(y) y=y.view(b,c,1,1) returnx*y.expand_as(x)
直接將SE注意力機制程序，拷貝到modele文件夾下邊的common.py文件中
隨后尋找yolo.py，在這樣一個文檔中尋找下邊這個行業
并把SE導入到這一注冊表文件里，
直接從C3Ghost后邊加上SELayer
然后就是要改動yaml文件，針對SE這類1394連接的注意力機制，輸入輸出的通道數一樣，因此也不會影響別的模塊運作
注意力機制也可以裝在別處，一定要注意把通道數相匹配滿意就好
隨后head一部分也要進行一定的改動，只要我們多多一層，因此需要維持head及其最后輸出層不會改變就要略微改一下head一部分，一樣，注意力機制也要放在head里頭，跟加進backbone里邊的方式一樣。
這也是初始的head一部分，必須改動成下邊那樣
只要我們把SE注意力機制插到第八層以后，因此原來的14層就會變成15層，相同的，最后導出也要把疊加層數加一點。
加上這種注意力機制是yolov5最基本的改善，但說實話，注意力機制能夠加上在許多的區域，未必會出效果，因此插在哪里效果最佳就需要我們自主探討了。注意力機制有很多種，se注意力機制應當屬于最基本的通道注意力了啊
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