改进YOLOv5、YOLOv8系列：12.添加ShuffleAttention注意力机制

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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

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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。。。

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第一种、YOLOv5使用ShuffleAttention注意力机制

ShuffleAttention注意力机制原理图

1.1增加以下ShuffleAttention.yaml文件

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, 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]# YOLOAir 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, ShuffleAttention, [1024]], # 修改[[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
from torch.nn.parameter import Parameter# https://arxiv.org/pdf/2102.00240.pdf
class ShuffleAttention(nn.Module):def __init__(self, channel=512,reduction=16,G=8):super().__init__()self.G=Gself.channel=channelself.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.gn = nn.GroupNorm(channel // (2 * G), channel // (2 * G))self.cweight = Parameter(torch.zeros(1, channel // (2 * G), 1, 1))self.cbias = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * G), 1, 1))self.sweight = Parameter(torch.zeros(1, channel // (2 * G), 1, 1))self.sbias = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * G), 1, 1))self.sigmoid=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)@staticmethoddef channel_shuffle(x, groups):b, c, h, w = x.shapex = x.reshape(b, groups, -1, h, w)x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4)# flattenx = x.reshape(b, -1, h, w)return xdef forward(self, x):b, c, h, w = x.size()#group into subfeaturesx=x.view(b*self.G,-1,h,w) #bs*G,c//G,h,w#channel_splitx_0,x_1=x.chunk(2,dim=1) #bs*G,c//(2*G),h,w#channel attentionx_channel=self.avg_pool(x_0) #bs*G,c//(2*G),1,1x_channel=self.cweight*x_channel+self.cbias #bs*G,c//(2*G),1,1x_channel=x_0*self.sigmoid(x_channel)#spatial attentionx_spatial=self.gn(x_1) #bs*G,c//(2*G),h,wx_spatial=self.sweight*x_spatial+self.sbias #bs*G,c//(2*G),h,wx_spatial=x_1*self.sigmoid(x_spatial) #bs*G,c//(2*G),h,w# concatenate along channel axisout=torch.cat([x_channel,x_spatial],dim=1)  #bs*G,c//G,h,wout=out.contiguous().view(b,-1,h,w)# channel shuffleout = self.channel_shuffle(out, 2)return out

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 ShuffleAttention: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_ShuffleAttention.yaml

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9.改进YOLOv5系列：9.BoTNet Transformer结构的修改

8.改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成

7.改进YOLOv5系列：7.修改DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS

6.改进YOLOv5系列：6.修改Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS

5.改进YOLOv5系列：5.CotNet Transformer结构的修改

4.改进YOLOv5系列：4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改

3.改进YOLOv5系列：3.Swin Transformer结构的修改

2.改进YOLOv5系列：2.PicoDet结构的修改

1.改进YOLOv5系列：1.多种注意力机制修改