YOLOv5算法改进(7)— 添加单层注意力机制(包括代码+添加步骤+网络结构图)

YOLOv5算法改进(7)— 添加单层注意力机制(包括代码+添加步骤+网络结构图)_第1张图片

前言:Hello大家好,我是小哥谈。注意力机制是近年来深度学习领域内的研究热点,可以帮助模型更好地关注重要的特征,从而提高模型的性能。注意力机制可被应用于模型的不同层级,以便更好地捕捉图像中的细节和特征,这种模型在计算资源有限的情况下,可以实现更好的性能和效率。本文就给大家讲解如何在YOLOv5算法中添加一层注意力机制,希望大家学习之后能够有所收获! 

YOLOv5算法改进(7)— 添加单层注意力机制(包括代码+添加步骤+网络结构图)_第2张图片 前期回顾:

           YOLOv5算法改进(1)— 如何去改进YOLOv5算法<

你可能感兴趣的:(YOLOv5:从入门到实战,YOLO,计算机视觉,人工智能,目标检测,机器学习,深度学习)