本文主要是介绍免费阅读篇 | 芒果YOLOv8改进109：注意力机制SimAM：用于卷积神经网络的简单、无参数注意力模块，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
免费阅读篇|芒果YOLOv8改进109：注意力机制篇SimAM：用于卷积神经网络的简单、无参数注意力模块
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文章目录
- 1. SimAM论文
- 2. YOLOv8 核心代码改进部分
- 2.1 核心新增代码
- 2.2 修改部分
- 2.3 YOLOv8-simam网络配置文件
- 2.4 运行代码
- 改进说明
1. SimAM论文
在本文中，我们提出了一个概念简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道和空间注意力模块相比，我们的模块在不向原始网络添加参数的情况下推断图层中特征图的 3D 注意力权重。具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，并提出优化能量函数以找到每个神经元的重要性。我们进一步推导了能量函数的快速闭式解，并证明该解可以在不到十行代码中实现。该模块的另一个优点是，大多数算子都是根据定义的能量函数的解来选择的，避免了过多的结构调整工作。对各种可视化任务的定量评估表明，所提模块在提高许多ConvNets的表示能力方面具有灵活性和有效性。
具体细节可以去看原论文：http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o.html
2. YOLOv8 核心代码改进部分
2.1 核心新增代码
首先在ultralytics/nn/modules文件夹下，创建一个 simam.py文件，新增以下代码
import torch
import torch.nn as nnclass SimAM(torch.nn.Module):def __init__(self, channels = None,out_channels = None, e_lambda = 1e-4):super(SimAM, self).__init__()self.activaton = nn.Sigmoid()self.e_lambda = e_lambdadef __repr__(self):s = self.__class__.__name__ + '('s += ('lambda=%f)' % self.e_lambda)return s@staticmethoddef get_module_name():return "simam"def forward(self, x):b, c, h, w = x.size()n = w * h - 1x_minus_mu_square = (x - x.mean(dim=[2,3], keepdim=True)).pow(2)y = x_minus_mu_square / (4 * (x_minus_mu_square.sum(dim=[2,3], keepdim=True) / n + self.e_lambda)) + 0.5return x * self.activaton(y) 2.2 修改部分
在ultralytics/nn/modules/init.py中导入 定义在 simam.py 里面的模块
from .simam import SimAM'SimAM' 加到 __all__ = [...] 里面
第一步：
在ultralytics/nn/tasks.py文件中,新增
from ultralytics.nn.modules import SimAM
然后在 在tasks.py中配置
找到
elif m is nn.BatchNorm2d:args = [ch[f]]
在这句上面加一个
elif m is SimAM:c1, c2 = ch[f], args[0]if c2 != nc: # if c2 not equal to number of classes (i.e. for Classify() output)c2 = make_divisible(min(c2, max_channels) * width, 8)args = [c1, c2, *args[1:]]
2.3 YOLOv8-simam网络配置文件
新增YOLOv8-simam.yaml
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPss: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPsm: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients, 79.3 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs# YOLOv8.0n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 6, C2f, [256, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 6, C2f, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 3, C2f, [1024, True]]- [-1, 3, SimAM, [1024]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
2.4 运行代码
直接替换YOLOv8-simam.yaml 进行训练即可
到这里就完成了这篇的改进。
改进说明
这里改进是放在了主干后面，如果想放在改进其他地方，也是可以的。直接新增，然后调整通道，配齐即可，如果有不懂的，可以添加博主联系方式，如下
🥇🥇🥇
添加博主联系方式：
友好的读者可以添加博主QQ: 2434798737, 有空可以回答一些答疑和问题
🚀🚀🚀
参考
https://github.com/ultralytics/ultralytics
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