改进YOLOv5系列：17.添加NAMAttention注意力机制

• 统一使用 YOLOv5 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。
• 本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分，详情可以关注 YOLOAir 的说明文档。
• 可以排列组合上千种模块 不同的搭配 (推荐)
• 同时附带各种改进点原理及对应的代码改进方式教程，用户可根据自身情况快速排列组合，在不同的数据集上实验, 应用组合写论文！

YOLO Air算法库汇总了多种主流YOLO系列检测模型，一套代码集成多种模型:

YOLOv5 模型网络结构
YOLOv7 模型网络结构
YOLOX 模型网络结构
YOLOR 模型网络结构
YOLO3 模型网络结构
YOLO4 模型网络结构
等…

YOLOv5、YOLOv7 + 注意力机制一览

YOLOv5 + ShuffleAttention注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：12.添加ShuffleAttention注意力机制
YOLOv5 + CrissCrossAttention注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：13.添加CrissCrossAttention注意力机制
YOLOv5 + S2-MLPv2注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：14.添加S2-MLPv2注意力机制
YOLOv5 + SimAM注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：15.添加SimAM注意力机制
YOLOv5 + SKAttention注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：16.添加SKAttention注意力机制
YOLOv5 + NAMAttention注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：17.添加NAMAttention注意力机制
YOLOv5 + SOCA注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：18.添加SOCA注意力机制
YOLOv5 + CBAM注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：18.添加CBAM注意力机制
YOLOv5 + SEAttention注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：19.添加SEAttention注意力机制
YOLOv5 + GAMAttention注意力机制
博客链接：改进YOLOv5系列：20.添加GAMAttention注意力机制
YOLOv5 + CA注意力机制
博客链接：github
YOLOv5 + ECA注意力机制 博客链接：github
更多模块详细解释持续更新中。。。

之后继续更新

第一种、YOLOv5使用NAMAttention注意力机制

NAMAttention注意力机制原理图

1.1增加以下NAMAttention.yaml文件

# YOLOv5  YOLOair, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]

# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)
   [-1, 1, NAMAttention, [1024]],# 修改

   [[17, 20, 24], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

1.2common.py配置

./models/common.py文件增加以下模块

import torch.nn as nn
import torch
from torch.nn import functional as F


class Channel_Att(nn.Module):
    def __init__(self, channels, t=16):
        super(Channel_Att, self).__init__()
        self.channels = channels
      
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.channels, affine=True)


    def forward(self, x):
        residual = x

        x = self.bn2(x)
        weight_bn = self.bn2.weight.data.abs() / torch.sum(self.bn2.weight.data.abs())
        x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()
        x = torch.mul(weight_bn, x)
        x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()
        
        x = torch.sigmoid(x) * residual #
        
        return x


class NAMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, channels, out_channels=None, no_spatial=True):
        super(NAMAttention, self).__init__()
        self.Channel_Att = Channel_Att(channels)
  
    def forward(self, x):
        x_out1=self.Channel_Att(x)
 
        return x_out1  
  

1.3yolo.py配置

在 models/yolo.py文件夹下

• 定位到parse_model函数中
• for i, (f, n, m, args) in enumerate(d['backbone'] + d['head']):内部
• 对应位置 下方只需要新增以下代码

elif m is NAMAttention:
    c1, c2 = ch[f], args[0]
    if c2 != no:
        c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)
    args = [c1, *args[1:]]

1.4训练模型

python train.py --cfg NAMAttention.yaml

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9.改进YOLOv5系列：9.BoTNet Transformer结构的修改

8.改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成

7.改进YOLOv5系列：7.修改DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS

6.改进YOLOv5系列：6.修改Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS

5.改进YOLOv5系列：5.CotNet Transformer结构的修改

4.改进YOLOv5系列：4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改

3.改进YOLOv5系列：3.Swin Transformer结构的修改

2.改进YOLOv5系列：2.PicoDet结构的修改

1.改进YOLOv5系列：1.多种注意力机制修改