ECA注意力机制简介

论文题目：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

论文地址：here

 
基本原理
🐸 ECANet的核心思想是提出了一种不降维的局部跨通道交互策略，有效避免了降维对于通道注意力学习效果的影响。适当的跨通道交互可以在保持性能的同时显著降低模型的复杂性，通过少数参数的调整，获得明显的效果增益。通过这种机制，ECANet能够在不增加过多参数和计算成本的情况下，有效地增强网络的表征能力。

具体添加步骤

tips:在前两篇文章当中，我们提到了注意力机制的添加方法。
分为
不带有通道数的注意力机制：参考这篇文章 添加方法
带通道数的注意力机制：参考这篇文章添加方法
他们之间的区别在于，观察注意力机制的源代码中是否含有channel参数。

🔔 (1)在models文件夹下，新建一个:注意力机制名字.py。如本篇文章中使用ECAAttention.py.
🔔 (2)添加ECA注意力机制的代码

# author:mawei,SZU
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
class ECAAttention(nn.Module):def __init__(self, kernel_size=3):super().__init__()self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size - 1) // 2)self.sigmoid = nn.Sigmoid()def init_weights(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out')if m.bias is not None:init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):init.constant_(m.weight, 1)init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.Linear):init.normal_(m.weight, std=0.001)if m.bias is not None:init.constant_(m.bias, 0)def forward(self, x):y = self.gap(x)  # bs,c,1,1y = y.squeeze(-1).permute(0, 2, 1)  # bs,1,cy = self.conv(y)  # bs,1,cy = self.sigmoid(y)  # bs,1,cy = y.permute(0, 2, 1).unsqueeze(-1)  # bs,c,1,1return x * y.expand_as(x)if __name__ == '__main__':input = torch.randn(50, 512, 7, 7)eca = ECAAttention(kernel_size=3)output = eca(input)print(output.shape)

 
🔔 （3）修改yolo.py，添加如下行

---

from 你的注意力机制.py import *

---

 

 

🔔 (4) 修改yolo5s.yaml,这个取决你自己使用的是那种模型文件，比如你修改yolov5m.yaml代表你使用的时候yolov5m的模型。每种模型深度和模型规模不一样。
说明：具体你添加到那一层看个人习惯，任何一层都可以。
 

 
🔔 （5）最后在train.py当中，cfg参数中添加你自己修改的yaml文件，我这里是yolov5s.yaml.
 

 
完成上诉步骤之后，就可以点击运行了。
 

❤️yolov5，yolov7改进之SimAM 注意力机制

❤️yolov5，yolov7改进之Shuffle注意力机制