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原理简介
代码实现
yaml文件实现（tips：可以添加不同的位置）
检查是否添加执行成功
完整代码分享
论文创新必备（可帮忙做实验）
启动命令
ECA是通道注意力机制的一种实现形式，是基于SE的扩展。
作者认为SE block的两个FC层之间的降维是不利于channel attention的权重学习的，并且捕获所有通道之间的依存关系是效率不高且是不必要的。权重学习的过程应该直接一一对应。
ECA 注意力机制模块直接在全局平均池化层之后使用1x1卷积层，去除了全连接层。该模块避免了维度缩减，并有效捕获了跨通道交互。并且ECA只涉及少数参数就能达到很好的效果。
ECA通过一维卷积 layers.Conv1D 来完成跨通道间的信息交互，卷积核的大小通过一个函数来自适应变化，使得通道数较大的层可以更多地进行跨通道交互。
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最近，通道注意力机制已被证明在提高深度卷积神经网络（CNN）性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意力模块以实现更好的性能，这不可避免地增加了模型的复杂性。为了克服性能和复杂性权衡的悖论，（ECA）模块一种高效通道注意，该模块仅涉及少量参数，同时带来了明显的性能增益。通过剖析 SENet 中的通道注意力模块，凭经验证明避免降维对于学习通道注意力非常重要，适当的跨通道交互可以保持性能，同时显着降低模型复杂性。因此，一种无需降维的局部跨通道交互策略，可以通过一维卷积有效实现。此外，一种自适应选择一维卷积核大小的方法，确定局部跨通道交互的覆盖范围。ECA 模块高效且有效，
原理简介
给定通过全局平均池化 (GAP) 获得的聚合特征，ECA 通过执行大小为 k 的快速一维卷积来生成通道权重，其中 k 通过通道维度 C 的映射自适应确定。
首先回顾 SENet 中的通道注意模块（即 SE 块）。然后，我们通过分析降维和跨渠道交互的影响，对 SE 区块进行实证诊断。这促使我们提出 ECA 模块。此外，一种自适应确定 ECA 参数的方法，并最终展示如何将其应用于深度 CNN。
在重新审视SE块之后，进行了实证比较，分析通道降维和跨通道交互对通道注意力学习的影响。根据这些分析，提出了高效的通道注意力（ECA）模块。
为了验证其效果，我们将原始 SE 块与其三个变体（即 SE-Var1、SE-Var2 和 SEVar3）进行比较，所有变体均不执行降维。结果表明通道注意力有能力提高深度CNN的性能。同时，SE-Var2独立学习每个通道的权重，在涉及的参数较少的情况下略优于SE块。这可能表明通道及其权重需要直接对应，同时避免降维比考虑非线性通道依赖性更重要。此外，采用单个 FC 层的 SEVar3 的性能优于在 SE 块中进行降维的两个 FC 层。所有上述结果都清楚地表明，避免降维有助于学习有效的通道注意力。因此，我们开发了没有通道降维的 ECA 模块。
代码实现
class ECAAttention(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, c1, k_size=3):
super(ECAAttention, 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)
y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)
# Multi-scale information fusion
y = self.sigmoid(y)
return x * y.expand_as(x)我们专注于学习模型复杂度较低的深度 CNN 的有效通道注意力。为此，我们提出了一种高效的通道注意力（ECA）模块，它通过快速一维卷积生成通道注意力，其内核大小可以通过通道维度的非线性映射自适应地确定。实验结果表明，我们的 ECA 是一种极其轻量级的即插即用模块，可提高各种深度 CNN 架构的性能，包括广泛使用的 ResNet 和轻量级 MobileNetV2。此外，我们的 ECA-Net 在对象检测和实例分割任务中表现出良好的泛化能力。将来，我们将把我们的 ECA 模块应用到更多的 CNN 架构中（例如 ResNeXt 和 Inception），并进一步研究 ECA 与空间注意力模块的结合。
yaml文件实现（tips：可以添加不同的位置）
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # 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, 3, ECAAttention, [1024] ],
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]检查是否添加执行成功
出现下图所示的网络结构，则说明添加成功
完整代码分享
链接: https://pan.baidu.com/s/19zHFv0vail_GtinyP7KAgQ?pwd=begm 提取码: begm 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
论文创新必备（可帮忙做实验）
启动命令
python train.py --weight --cfg ./path/yolov7.yaml # yolov7的yaml文件修改了网络结构，其他的未修改，可以自行尝试
