本文主要是介绍免费阅读篇 | 芒果YOLOv8改进111:注意力机制CBAM:轻量级卷积块注意力模块,无缝集成到任何CNN架构中,开销可以忽略不计,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!
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该专栏完整目录链接: 芒果YOLOv8深度改进教程
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文章目录
- 1. CBAM 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-CBAM 网络配置文件
- 2.4 运行代码
- 改进说明
1. CBAM 论文
我们提出了卷积块注意力模块(CBAM),这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。 给定中间特征图,我们的模块沿着两个独立的维度(通道和空间)顺序推断注意力图,然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。 由于 CBAM 是一个轻量级通用模块,因此它可以无缝集成到任何 CNN 架构中,且开销可以忽略不计,并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。 我们通过在 ImageNet-1K、MS~COCO 检测和 VOC~2007 检测数据集上进行大量实验来验证我们的 CBAM。 我们的实验表明各种模型的分类和检测性能得到了一致的改进,证明了 CBAM 的广泛适用性。 代码和模型将公开。
具体细节可以去看原论文:https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf
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 cbam.py文件,新增以下代码
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.nn import initclass ChannelAttentionModule(nn.Module):def __init__(self, c1, reduction=16):super(ChannelAttentionModule, self).__init__()mid_channel = c1 // reductionself.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)self.shared_MLP = nn.Sequential(nn.Linear(in_features=c1, out_features=mid_channel),nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True),nn.Linear(in_features=mid_channel, out_features=c1))self.act = nn.Sigmoid()#self.act=nn.SiLU()def forward(self, x):avgout = self.shared_MLP(self.avg_pool(x).view(x.size(0),-1)).unsqueeze(2).unsqueeze(3)maxout = self.shared_MLP(self.max_pool(x).view(x.size(0),-1)).unsqueeze(2).unsqueeze(3)return self.act(avgout + maxout)class SpatialAttentionModule(nn.Module):def __init__(self):super(SpatialAttentionModule, self).__init__()self.conv2d = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=1, kernel_size=7, stride=1, padding=3)self.act = nn.Sigmoid()def forward(self, x):avgout = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)maxout, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)out = torch.cat([avgout, maxout], dim=1)out = self.act(self.conv2d(out))return outclass CBAM(nn.Module):def __init__(self, c1,c2):super(CBAM, self).__init__()self.channel_attention = ChannelAttentionModule(c1)self.spatial_attention = SpatialAttentionModule()def forward(self, x):out = self.channel_attention(x) * xout = self.spatial_attention(out) * outreturn out
2.2 修改部分
在ultralytics/nn/modules/init.py中导入 定义在 cbam.py 里面的模块
from .cbam import CBAM'CBAM' 加到 __all__ = [...] 里面
第一步:
在ultralytics/nn/tasks.py
文件中,新增
from ultralytics.nn.modules import CBAM
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 CBAM: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-CBAM 网络配置文件
新增YOLOv8-CBAM.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, CBAM, [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-CBAM.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
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参考
https://github.com/ultralytics/ultralytics
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