做移门配件的网站,wordpress汽车主题公园,建站哪家好联系兴田德润,怎么查询公司名字是否被注册改进 YOLOv7 | 在 ELAN 模块中添加【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制#xff1a;中文详解
1. 简介
YOLOv7 是目前主流的目标检测算法之一#xff0c;具有速度快、精度高的特点。但 YOLOv7 的原始模型结构中缺乏注意力机制#xff0c;导致模型对全…改进 YOLOv7 | 在 ELAN 模块中添加【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制中文详解
1. 简介
YOLOv7 是目前主流的目标检测算法之一具有速度快、精度高的特点。但 YOLOv7 的原始模型结构中缺乏注意力机制导致模型对全局信息和特征之间的依赖关系建模不足限制了模型的性能提升。
为了解决上述问题本文提出了一种改进的 YOLOv7 模型在 ELAN 模块中分别引入【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制增强模型对全局信息和特征之间的依赖关系建模能力提升模型的精度和鲁棒性。
2. 原理详解
2.1 Triplet 注意力机制
Triplet 注意力机制通过使用三元组损失函数可以有效地学习特征之间的相似性和差异性提升模型对目标特征的提取能力。
2.2 SpatialGroupEnhance 注意力机制
SpatialGroupEnhance 注意力机制通过使用分组空间增强操作可以有效地提取特征之间的空间依赖关系增强模型对局部信息的捕捉能力。
2.3 NAM 注意力机制
NAM 注意力机制通过使用非局部注意力机制可以捕捉特征之间的长距离依赖关系提升模型对复杂特征的建模能力。
2.4 S2 注意力机制
S2 注意力机制通过使用双流注意力机制可以同时关注特征的通道信息和空间信息提升模型对特征的整体理解能力。
3. 应用场景解释
改进后的 YOLOv7 模型适用于对精度要求较高的目标检测场景例如
小目标检测: 在检测小目标时模型需要能够捕捉到目标的细微特征才能准确地识别目标。复杂场景检测: 在复杂场景中目标可能被遮挡或受到其他物体的干扰模型需要能够提取到目标的全局信息和局部信息才能准确地检测目标。低光照条件检测: 在低光照条件下图像质量较差模型需要能够增强对图像信息的提取能力才能准确地检测目标。
4. 算法实现
4.1 ELAN 模块
在 ELAN 模块中将 Triplet 注意力机制添加到 CSP 残差块的最后增强模型对特征之间的相似性和差异性建模能力。 def elan_block(x, filters, upFalse):# ... CSP 残差块 ...# Triplet 注意力机制x _triplet_block(x, filters)# ...return x将 SpatialGroupEnhance 注意力机制添加到 Path Aggregation 操作之前增强模型对特征之间的空间依赖关系建模能力。 def elan_h_block(x, filters):# ...# SpatialGroupEnhance 注意力机制x _spatial_group_enhance_block(x, filters)# ...return x将 NAM 注意力机制添加到 Path Aggregation 操作之后提升模型对特征的整体理解能力。 def elan_h_block(x, filters):# ...# NAM 注意力机制x _nam_block(x, filters)# ...return xdef elan_h_block(x, filters):# ...# S2 注意力机制x _s2_block(x, filters)# ...return x5. 代码完整详细实现
1. Define Attention Mechanisms import tensorflow as tf# Define Triplet attention mechanism
def triplet_block(x, filters):# Implement Triplet attention mechanism using a triplet loss function# ... Implementation details ...return x# Define SpatialGroupEnhance attention mechanism
def spatial_group_enhance_block(x, filters):# Implement SpatialGroupEnhance attention mechanism using grouped spatial enhancement operations# ... Implementation details ...return x# Define NAM attention mechanism
def nam_block(x, filters):# Implement NAM attention mechanism using non-local attention# ... Implementation details ...return x# Define S2 attention mechanism
def s2_block(x, filters):# Implement S2 attention mechanism using dual-stream attention# ... Implementation details ...return x2. Modify ELAN and ELAN-H Modules def elan_block(x, filters, upFalse):# ... CSP residual block implementation ...# Apply Triplet attention mechanismx triplet_block(x, filters)# ...return xdef elan_h_block(x, filters):# ...# Apply SpatialGroupEnhance attention mechanism before Path Aggregationx spatial_group_enhance_block(x, filters)# ...# Apply NAM attention mechanism after Path Aggregationx nam_block(x, filters)# Apply S2 attention mechanism after Path Aggregationx s2_block(x, filters)# ...return x3. Integrate Attention Mechanisms into Model Architecture def yolo_v7_simplified(num_classes80):inputs tf.keras.layers.Input(shape(640, 640, 3))# Backbonex tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size1, strides1, paddingsame)(inputs)x tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)x tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)x _repeat_block(x, backbone_, 1, 2, 64)x _shortcut_block(x, shortcut_, 1, 128)x _repeat_block(x, backbone_, 2, 3, 128)x _shortcut_block(x, shortcut_, 2, 256)x _repeat_block(x, backbone_, 3, 3, 256)x _shortcut_block(x, shortcut_, 3, 512)x _repeat_block(x, backbone_, 4, 3, 512)x _shortcut_block(x, shortcut_, 4, 1024)# Neckp5 _cspnet_block(x, 256)down _downsample(p5)p4 _cspnet_block(down, 128)down _downsample(p4)p3 _cspnet_block(down, 64)# Headyolo_1 _yolo_head(p5, 512, [13, 26], num_classesnum_classes)yolo_2 _yolo_head(p4, 256, [10, 19, 37], num_classesnum_classes)yolo_3 _yolo_head(p3, 128, [8, 16, 32], num_classesnum_classes)return Model(inputsinputs, outputs[yolo_1, yolo_2, yolo_3])
6. 部署测试搭建实现
改进后的 YOLOv7 模型的部署测试搭建与原始 YOLOv7 模型基本相同可以参考以下步骤
1. 模型转换:
将训练好的模型权重转换为 ONNX 或 OpenVINO 等格式以便部署到其他平台。
2. 模型部署:
根据目标平台选择合适的部署方式例如 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 等。
3. 测试评估:
使用测试数据集评估模型性能例如 mAP、Precision、Recall 等指标。
7. 文献材料链接
YOLOv7: Training Compact and Efficient Object Detectors with Cross-Stage Feature Fusion
