YOLO11改进：如何添加GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制

YOLO11改进：如何添加GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/A1983Z/article/details/142671275

YOLO11是当前最流行的实时目标检测模型之一，而注意力机制是提升模型性能的重要手段。本文将介绍如何在YOLO11中添加GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制，以实现模型性能的进一步提升。

一、GAM注意力机制

1.1 GAM注意力介绍

GAM（Global Attention Mechanism）是一种用于自然语言处理任务的注意力机制。该机制旨在提高模型对长文本序列的处理能力。传统的注意力机制在处理长文本时可能会受到困扰，因为它们只关注局部上下文信息。GAM通过引入一个全局注意力分布，可以更好地捕捉整个文本序列中的关键信息。

1.2 GAM核心代码

GAM的核心代码主要包含以下几个部分：

1. 线性变换层（Linear）
2. 激活函数（ReLU）
3. 卷积层（Conv2d）
4. 归一化层（BatchNorm2d）
5. 门控机制（Sigmoid）

这些组件共同作用，实现对输入特征的全局注意力增强。

二、CBAM注意力机制

2.1 CBAM介绍

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。它由Sanghyun Woo等人在2018年的论文CBAM: Convolutional Block Attention Module (arxiv.org)中提出。CBAM的主要目标是通过在CNN中引入通道注意力和空间注意力来提高模型的感知能力，从而在不增加网络复杂性的情况下改善性能。

2.2 CBAM核心代码

CBAM的核心代码主要包括两个部分：

1. 通道注意力模块（ChannelAttention）
2. 空间注意力模块（SpatialAttention）

这两个模块通过卷积操作和激活函数实现对输入特征的注意力增强。

三、CA注意力机制

3.1 CA注意力介绍

CA注意力机制通过将位置信息嵌入到通道注意力中，来增强移动网络的性能。与通过2D全局池化将特征张量转换为单一特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个1D特征编码过程，分别沿着两个空间方向聚合特征。通过这种方式可以捕捉对视觉任务至关重要的长距离依赖性。

3.2 CA注意力核心代码

CA注意力的核心代码主要包括以下几个部分：

1. h_sigmoid和h_swish激活函数
2. 卷积层（Conv2d）
3. 归一化层（BatchNorm2d）
4. 门控机制（Sigmoid）

这些组件共同作用，实现对输入特征的空间注意力增强。

四、ECA注意力机制

4.1 ECA注意力介绍

ECANet的核心思想是在卷积操作中引入通道注意力机制，以提升特征表示的能力。通道注意力机制旨在自适应地调整通道特征的权重，从而使网络能够更好地关注重要特征并抑制不重要特征。通过这种机制，ECANet有效地增强了网络的表征能力，同时避免了增加过多的参数和计算成本。

4.2 ECA核心代码

ECA的核心代码主要包括以下几个部分：

1. 平均池化层（AdaptiveAvgPool2d）
2. 卷积层（Conv1d）
3. 门控机制（Sigmoid）

这些组件共同作用，实现对输入特征的通道注意力增强。

五、添加注意力机制

5.1 STEP1

首先需要在YOLO11的源码中创建一个新的Python包（Add-module），并在其中创建一个Attention.py文件，将上述注意力机制的代码粘贴到此文件中。

5.2 STEP2

在创建的_init_.py文件中导入增加改进模块的代码包。

5.3 STEP3

在YOLO11的task.py文件中添加对注意力机制的支持。

5.4 STEP4

在task.py文件中的def parse_model函数中添加对注意力机制的解析。

六、yaml文件与运行

以下是添加四个注意力机制在大目标层的yaml文件示例：

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 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=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs
  s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs
  m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs
  x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs
# YOLO11n 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, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
- [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
- [-1, 2, C3k2, [512, True]]
- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
- [-1, 2, C3k2, [1024, True]]
- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10
# YOLO11n head
head:
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
- [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)
- [-1, 1, CBAM, []]  # 23 这里是在大目标检测曾层输出位置添加一个注意力机制。
  #  - [-1, 1, ECA, []]  # 23
  #  - [-1, 1, GAM, []]  # 23
  #  - [-1, 1, CoordAtt, []]  # 23
- [[16, 19, 23], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

OK，以上就是添加四个常见注意力机制的全部过程了，后续将持续更新，尽情期待。

本文原文来自CSDN博客