前言

记录在YOLOv5添加注意力机制，方便自己查阅。
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YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
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YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/126513426
YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
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前提条件

熟悉Python

相关介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
PyTorch 是一个深度学习框架，封装好了很多网络和深度学习相关的工具方便我们调用，而不用我们一个个去单独写了。它分为 CPU 和 GPU 版本，其他框架还有 TensorFlow、Caffe 等。PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）基于 Torch 推出的，它是一个基于 Python 的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的 GPU 加速的张量计算（如 NumPy）；2、构建深度神经网络时的自动微分机制。
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注意力机制是一种通过网络自主学习出的一组权重系数，并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。在计算机视觉领域中，注意力机制可以大致分为两大类：强注意力和软注意力。强注意力是指在给定的输入下，只有一个区域被强调，其他区域被抑制。而软注意力则是对所有区域进行加权，每个区域都有一个权重，但权重不是0或1，而是一个介于0和1之间的实数。

注意力机制

SE

SE注意力机制是一种通道注意力机制，它是在SENet中提出的。SE模块是在channel维度上做attention或者gating操作，这种注意力机制让模型可以更加关注信息量最大的channel特征，而抑制那些不重要的channel特征。
SE注意力机制的优点是可以让模型可以更加关注信息量最大的channel特征，而抑制那些不重要的channel特征，从而提升准确率。同时，SE注意力机制的计算量较小，可以在不增加太多计算量的情况下提升模型的性能。
SE注意力机制的缺点是在一些特定场景下可能会出现过拟合的情况。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507

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CBAM

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种结合了空间和通道的注意力机制模块，可以让模型更加关注信息量最大的channel特征，同时抑制那些不重要的channel特征，从而提升准确率。CBAM模块包含两个子模块：通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块用于对每个channel进行加权，而空间注意力模块则用于对每个空间位置进行加权。相比于SE注意力机制，CBAM可以在空间和通道两个维度上进行Attention，因此可以取得更好的效果。
CBAM注意力机制的优点是可以在空间和通道两个维度上进行Attention，因此可以取得更好的效果。CBAM模块包含两个子模块：通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块用于对每个channel进行加权，而空间注意力模块则用于对每个空间位置进行加权。相比于SE注意力机制，CBAM可以在空间和通道两个维度上进行Attention，因此可以取得更好的效果。
CBAM注意力机制的缺点是由于其需要计算通道和空间两个维度上的Attention，因此计算量较大，会增加模型的复杂度和训练时间。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.06521

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CoordAtt

CoordAtt注意力机制是一种新的注意力机制，它是在通道注意力机制的基础上，将位置信息嵌入到通道注意力中提出的1。与通过2维全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，Coordinate Attention将通道注意力分解为两个1维特征编码过程，其中一个编码位置信息，另一个编码通道信息。
Coordinate Attention的优点是它捕获了不仅跨通道的信息，还包含了direction-aware和position-sensitive的信息，这使得模型更准确地定位到并识别目标区域。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.02907

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ECA

ECA注意力模块是一种通道注意力模块，常常被应用于视觉模型中。它能对输入特征图进行通道特征加强，而且最终ECA模块输出，不改变输入特征图的大小。
ECA注意力模块的优点是它能够提取通道间的依赖关系，提高CNN性能。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03151

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参考

GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

【注意力机制】通道上的注意力：SENet论文笔记 - 知乎 (zhihu.com)

[1709.01507] Squeeze-and-Excitation Networks (arxiv.org)

GitHub - moskomule/senet.pytorch: PyTorch implementation of SENet

【注意力机制】CBAM详解（文末附代码）_姚路遥遥的博客-CSDN博客

[1807.06521] CBAM: Convolutional Block Attention Module (arxiv.org)

CVPR2021|| Coordinate Attention注意力机制_注意力机制加在什么位置_Fly-Pluche的博客-CSDN博客

[2103.02907] Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design (arxiv.org)

GitHub - houqb/CoordAttention: Code for our CVPR2021 paper coordinate attention

ECA(Efficient Channel Attention) 注意力机制 - 知乎 (zhihu.com)

[1910.03151] ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks (arxiv.org)

YOLO算法改进系列_人工智能算法研究院的博客-CSDN博客

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