改进YOLOv5、YOLOv8系列：19.添加SEAttention注意力机制

最新创新点改进推荐

-💡统一使用 YOLO 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。

🔥 《芒果书》系列改进专栏内的改进文章，均包含多种模型改进方式，均适用于YOLOv3 、YOLOv4 、 YOLOR 、 YOLOX 、YOLOv5 、 YOLOv7 、 YOLOv8 改进（重点）！！！

🔥 专栏创新点教程 均有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！ 包括COCO数据集也能涨点

所有文章博客均包含 改进源代码部分，一键训练即可

🔥 对应专栏订阅的越早，就可以越早使用原创创新点去改进模型，抢先一步

点击查看详情：YOLOv5改进、YOLOv7、YOLOv8改进｜YOLO改进超过50种注意力机制，全篇共计30万字（内附改进源代码），原创改进50种Attention注意力机制和Transformer自注意力机制

YOLOv5、YOLOv7 + 注意力机制一览

YOLOv5 + ShuffleAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：12.添加ShuffleAttention注意力机制
YOLOv5 + CrissCrossAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：13.添加CrissCrossAttention注意力机制
YOLOv5 + S2-MLPv2注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：14.添加S2-MLPv2注意力机制
YOLOv5 + SimAM注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：15.添加SimAM注意力机制
YOLOv5 + SKAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：16.添加SKAttention注意力机制
YOLOv5 + NAMAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：17.添加NAMAttention注意力机制
YOLOv5 + SOCA注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：18.添加SOCA注意力机制
YOLOv5 + CBAM注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：18.添加CBAM注意力机制
YOLOv5 + SEAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：19.添加SEAttention注意力机制
YOLOv5 + GAMAttention注意力机制
博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：20.添加GAMAttention注意力机制
YOLOv5 + CA注意力机制
博客链接🔗🌟：github
YOLOv5 + ECA注意力机制 博客链接🔗🌟：github
更多模块详细解释持续更新中。。。

之后继续更新🔥🔥🔥

第一种、YOLOv5使用SEAttention注意力机制

SEAttention注意力机制原理图

1.1增加以下SEAttention.yaml文件

# YOLOv5 🚀 by YOLOAir, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[-1, 1, SEAttention, [1024]],[[17, 20, 24], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

1.2common.py配置

./models/common.py文件增加以下模块

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init# https://arxiv.org/abs/1709.01507
class SEAttention(nn.Module):def __init__(self, channel=512,reduction=16):super().__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 init_weights(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out')if m.bias is not None:init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):init.constant_(m.weight, 1)init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.Linear):init.normal_(m.weight, std=0.001)if m.bias is not None:init.constant_(m.bias, 0)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)

1.3yolo.py配置

在 models/yolo.py文件夹下

• 定位到parse_model函数中
• for i, (f, n, m, args) in enumerate(d['backbone'] + d['head']):内部
• 对应位置 下方只需要新增以下代码

elif m is SEAttention:c1, c2 = ch[f], args[0]if c2 != no:c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)

1.4训练模型

python train.py --cfg yolov5_SEAttention.yaml

YOLOv8 + 改进注意力机制

详细内容

参考这篇博客：点击查看详情：YOLOv5改进、YOLOv7、YOLOv8改进｜YOLO改进超过50种注意力机制，全篇共计30万字（内附改进源代码），原创改进50种Attention注意力机制和Transformer自注意力机制