本文以CBAM和SE注意力机制的添加过程为例，主要介绍了向YOLOv5中添加注意力机制的具体步骤
本文在此篇博客的基础上向YOLOv5-5.0版本代码中添加注意力机制
yolov5模型训练———使用yolov5训练自己的数据集
本文主要包括以下内容
一、CBAM注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的CBAM模块（2）向yolo.py文件添加CBAMC3判断语句（3）修改yaml文件 二、SE注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的SE模块（2）向yolo.py文件添加SE判断语句（3）修改yaml文件 三、其他几种注意力机制代码（1）ECA注意力机制代码（2）CA注意力机制代码：
YOLOv5加入注意力机制可分为以下三个步骤：
1.common.py中加入注意力模块
2.yolo.py中增加判断条件
3.yaml文件中添加相应模块
一、CBAM注意力机制添加
（1）在common.py中添加可调用的CBAM模块
1.打开models文件夹中的common.py文件
2.将下面的CBAMC3代码复制粘贴到common.py文件中
class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.f1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU() self.f2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) # 写法二,亦可使用顺序容器 # self.sharedMLP = nn.Sequential( # nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(), # nn.Conv2d(in_planes // rotio, in_planes, 1, bias=False)) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.max_pool(x)))) out = self.sigmoid(avg_out + max_out) return torch.mul(x, out)class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) out = self.sigmoid(self.conv(out)) return torch.mul(x, out)class CBAMC3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super(CBAMC3, self).__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) self.channel_attention = ChannelAttention(c2, 16) self.spatial_attention = SpatialAttention(7) # self.m = nn.Sequential(*[CrossConv(c_, c_, 3, 1, g, 1.0, shortcut) for _ in range(n)]) def forward(self, x): # 将最后的标准卷积模块改为了注意力机制提取特征 return self.spatial_attention( self.channel_attention(self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))))如下图所示，本文这里是将其粘贴到了common.py的末尾
（图片长度过长，所以截取了两张，以及记得点击保存）
（2）向yolo.py文件添加CBAMC3判断语句
1.打开models文件夹中的yolo.py文件
2.分别在218行和224行添加CBAMC3，如下图所示
同样改完之后记得点保存
（3）修改yaml文件
注意力机制可以添加在backbone，Neck，Head等部分，大家可以在yaml文件中修改网络的结构、添加其他模块等等，接下来本文将以向主干网络（backbone）添加CBAM模块为例，本文介绍的只是其中一种添加方式
1.在yolov5-5.0工程文件夹下，找到models文件夹下的yolov5s.yaml文件
2.backbone主干网络中的4个C3模块改为CBAMC3，如下图所示：
这样我们就在yolov5s主干网络中添加了CBAM注意力机制
（在服务器上跑代码修改后，记得点击文本编辑器右上角的保存）
接下来开始训练模型，我们就可以看到CBAMC3模块已经成功添加到主干网络中了
二、SE注意力机制添加
（步骤和CBAM相似）
（1）在common.py中添加可调用的SE模块
1.打开models文件夹中的common.py文件
2.将下面的SE代码复制粘贴到common.py文件中
class SE(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, r=16): super(SE, self).__init__() self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.l1 = nn.Linear(c1, c1 // r, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.l2 = nn.Linear(c1 // r, c1, bias=False) self.sig = nn.Sigmoid() def forward(self, x): print(x.size()) b, c, _, _ = x.size() y = self.avgpool(x).view(b, c) y = self.l1(y) y = self.relu(y) y = self.l2(y) y = self.sig(y) y = y.view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x)如下图所示，本文这里是将其粘贴到了common.py的末尾
（2）向yolo.py文件添加SE判断语句
1.打开models文件夹中的yolo.py文件
2.分别在218行和224行添加SE，如下图所示
同样改完之后记得点保存
（3）修改yaml文件
注意力机制可以添加在backbone，Neck，Head等部分，大家可以在yaml文件中修改网络的结构、添加其他模块等等。与CBAM的添加过程一样，接下来本文将以向主干网络（backbone）添加SE模块为例，本文介绍的只是其中一种添加方式
1.在yolov5-5.0工程文件夹下，找到models文件夹下的yolov5s.yaml文件
2.backbone主干网络末尾添加下面的代码，如下图所示：
(注意逗号是英文，以及注意对齐）
[-1, 1, SE, [1024, 4]],
这样我们就在yolov5s主干网络中添加了SE注意力机制
（在服务器上跑代码修改后，记得点击文本编辑器右上角的保存）
接下来开始训练模型，我们就可以看到SE模块已经成功添加到主干网络中了
三、其他几种注意力机制代码
添加过程不再赘述，模仿上方CBAM和SE的添加过程即可
（1）ECA注意力机制代码
class eca_layer(nn.Module): """Constructs a ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map k_size: Adaptive selection of kernel size """ def __init__(self, channel, k_size=3): super(eca_layer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # feature descriptor on the global spatial information y = self.avg_pool(x) # Two different branches of ECA module y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) # Multi-scale information fusion y = self.sigmoid(y) x=x*y.expand_as(x) return x * y.expand_as(x)（2）CA注意力机制代码：
class h_sigmoid(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_sigmoid, self).__init__() self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace) def forward(self, x): return self.relu(x + 3) / 6 class h_swish(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_swish, self).__init__() self.sigmoid = h_sigmoid(inplace=inplace) def forward(self, x): return x * self.sigmoid(x) class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out